同時観測クラスタ群を利用した相関に基づくマルチデータストリーム予測方式(モバイルアドホックネットワーク,モバイル時代を支える次世代無線技術,フィールドセンシング及び一般)
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概要
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近年,様々な分野・領域でデータストリームと呼ばれる時系列データが着目されており,その未来予測を行うストリーム予測技術に注目が集まっている.ストリーム予測技術の多くは単一のデータストリームの過去の計測値の傾向を用いるが,その場合,未来の計測値が過去の傾向と異なる変化を示す場合,精度が悪化するという問題がある.しかし,他のデータストリームとの間に相関が存在する場合,相関を考慮することで予測精度が向上する可能性がある.そこで,本稿はデータストリームの状態を同時観測クラスタ群により表現し,データストリーム間の相関検出とストリーム予測を行う手法を提案し,その有効性を検証する.
- 2012-03-05
著者
-
高橋 修
公立はこだて未来大学システム情報科学部
-
荒井 健次
公立はこだて未来大学システム情報科学部
-
白石 陽
公立はこだて未来大学
-
高橋 修
太陽誘電株式会社事業本部ML技術部
-
高橋 修
公立はこだて未来大学 システム情報科学部 情報アーキテクチャ学科
-
荒井 健次
公立はこだて未来大学
-
白石 陽
慶應義塾大学理工学部情報工学科:(現)東京大学空間情報科学研究センター
-
高橋 修
公立はこだて未来大 システム情報科学
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