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ホーム時系列データを用いたモデル化
SDGsの分類
研究テーマ
自然科学
学科の分類
情報科学部データサイエンス学科

時系列データを用いたモデル化

情報科学部

データサイエンス学科

時系列データ解析研究室

江口翔一 講師

統計科学データ解析

近年の計算機システムの発展と利用環境の向上により、諸科学や産業界のあらゆる分野でデータが蓄積されている。このようにして大量に蓄積されたデータから、 その背後にある自然現象や社会現象のような複雑かつ不確実な現象を読み解くには、データから本質的な情報を抽出するための手法の開発が不可欠である。このとき、不確実現象の解明と予測、知識獲得のために重要な役割を果たすのが現象のモデル化であり、時系列データを用いた現象のモデル化の問題に取り組む。

時系列データとは

時間の経過とともに変化する情報を持つ数値のことを時系列データと呼ぶ。代表的な例としては、気象観測、交通状況、金融などのデータが時間的に変化するものとして挙げられる。

現象のモデル化

獲得したデータがどのような法則(モデル)に従っている?

モデルの構築・推定

 データを説明するモデルがどのように構成されるか。

モデルの評価・選択

 データを説明するモデルの候補が複数存在する場合、どのモデルが最もデータをよく説明するモデルか。

ソフトウェア開発

 上記を計算するためのモジュールの開発

モデル評価基準の提案とパッケージ開発

現象のモデル化において重要となる「モデルの評価・選択」に関して、時系列データ(特に、確率微分方程式モデル)を扱う場合に有用なモデル評価基準の導出を行なった。候補となるモデルごとに基準を計算し、最も小さい値を取るものが、データを説明するのに最適なモデルであると考えることができる。

上記で導出した基準を計算するための関数「IC」を統計ソフトウェアRのyuimaパッケージ内にて作成・公開しており、利用可能となっている。

yuimaパッケージについては以下のHP等をご参照ください。https://yuimaproject.com/

論文

「Schwartz type model selection for ergodic stochastic differential equation models」(2020)UeharaYuma『Scandinavian Journal of Statistics』

「Data driven time scale in Gaussian quasi-likelihood inference」(2019)EguchiShoichi『Statistical Inference for Stochastic Processes』22(3)p.383-430.

「Schwarz type model comparison for LAQ models」(2018)EguchiShoichi『Bernoulli』24(3)p.2278-2327.

研究者INFO: 情報科学部 データサイエンス学科 時系列データ解析研究室 江口翔一 講師

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Learning New Vocabulary

Students of English need to learn a lot of vocabulary. To be successful, they need to decide what vocabulary items to learn. As they choose which vocabulary items to study, considering the frequency of the vocabulary items in general use may be useful as well thinking about their own personal needs. They also need to decide which aspects of those vocabulary items to learn. and how to learn those vocabulary items. There are many aspects involved in learning vocabulary items related to form, meaning and use. Also they need to decide how to study vocabulary. This may include questions as to whether to learn items in isolation or context, whether to learn in semantic groups and how to reinforce and review learning.

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福島 拓

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医療従事者と外国人患者の間の対話支援を目的とした,多言語対話支援手法について述べる.医療現場において母語が異なるために意図の伝達が円滑に行えない問題を解決するために,用例対訳と機械翻訳を併用した多言語間対話支援技術の開発を行っている.本技術では,用例対訳や回答候補などの概念を用いて正確な意図の伝達を支援している.

鎌倉 快之

トモグラフィー画像の3次元可視化プログラムの作成

X線CTやMRIなどで撮影したトモグラフィー像(断層画像)の中から,注目領域だけを検出したり,立体構造を想像することは容易ではありません.画像処理技術や手法の応用により,注目領域のセグメンテーションとラベリング,立体構造の再構成を行い,三次元可視化するためのソフトウェアの開発に取り組んでいます.

皆川 健多郎

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倉前 宏行

マルチスケール・マルチフィジックス有限要素解析法

金属材料の機械的特性は,材料の微視的な多結晶構造,特に優先方位や結晶粒径に大きく依存する.微視結晶構造制御に基づく高機能材料の創製のためには,熱的影響を含む材料の加工過程における塑性変形過程の結晶集合組織発展の非線形解析手法と加工プロセスパラメータの最適化の確立が必要である. 本研究においては,塑性変形誘起の集合組織発展に加え,熱的負荷による動的再結晶を解析可能なマルチスケール熱・結晶塑性有限要素解析コードを開発した.これにより自動車用ボディ板材のAl合金板材の圧延創製過程のプロセス最適化が可能となる.

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