観測して記録したデータを、時系列データという
東南・東アジアにおける19世紀から20世紀前半の気象観測記録のデータレスキュー
... 近年は，紙媒体で残る古い気象観測記録が劣化する 前に，画像・数値データ化する動きが世界中で進み， 「データレスキュー」と呼ばれている UK Met Office ACRE（Atmospheric Circulation ...
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格子点データの解析 1 月平均全球客観解析データの解析 客観解析データや衛星観測データのような格子点データは バイナリ形式のデータファイルに記録されていることが多いです バイナリ形式のデータファイルは テキスト形式の場合とは異なり 直接中身を見ることができません プログラムを書いてデータを読み出して
... 格子点データの解析 １ 月平均全球客観解析データの解析 客観解析データや衛星観測データのような格子点データは、バイナリ形式のデータファイルに記録されてい ることが多いです。バイナリ形式のデータファイルは、テキスト形式の場合とは異なり、直接中身を見ること ...
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カオス時系列データの予測のためのパラメータ最適化手法
... な影響を与えるため，これらのパラメータ値 をどのように設定するかが重要である。埋込 み次元については，アトラクタの再構成に必 要な値を，観測データから正確に推定できる かどうかという問題がある。特にデータ数が 少ない場合は推定が困難である ［８］ ， ［９］ 。ま ...
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時系列衛星データによるタイ2011年の洪水氾濫分析
... ければならない。なお，タイ 2011年の洪水は主に河川 水の増水による外水氾濫であるため，本論では特に「洪 水氾濫」と統一して記述する。 氾濫水量を算出するためには洪水氾濫域の面積と水深 の情報が必要となる。タイ国内では各地に河川の水文観 測所があり，河川水位の変動を記録しているが，洪水発 ...
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目した比較を行う 2. データ対象とした地震系列は 染井 他 9) によって解析された 8 地震系列に 1996 年宮城県北部の地震 (1996 宮城北部 ) を加えた 9 地震系列 291 の地震 (M w : ) である 図 1 に 各地震系列の本震震央位置と F-net 10)
... 量の推定 観測された地震波のうち、直達 S 波以降の部分は、S 波コーダと呼ばれ、散乱波によって構成され ると考えられている。ある地域の地震記録に着目すると、震源時からの経過時間が直達 S 波の 2 倍以 降の S 波コーダ部分では、各周波数帯の波形振幅は震源距離に依存せず、共通の曲線(コモンシェープ) 図 1 解析した 9 ...
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時系列データ解析による予測と最適化 ～エネルギー需要、発電、価格のモデリング～
... ふたつのTable配列の結合：指定された変数の中で共通する値のあるデータのみを抽出し結合 例）観測時刻が同じデータのみを抽出 – セル配列や構造体に比べてサイズがコンパクト Datetime型 演算可能な日付時刻データ ...
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3C4-5 オンライン処理による多次元時系列データのモチーフ長を考慮したモチーフ発見
... は，部分時系列同士のユークリッド距離が最も近い対のみを， モチーフ対として発見している． 提案手法では， M DL の計算を行うために符号化を行い，部 分符号列同士の一致によって類似度を計算している．そのた ...
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1 1. 集録しているデータの特徴 (1) 自治体別 時系列のデータを集録 47 都道府県別または 1741 市区町村別の数値データを収録 自治体間の差異を定量的に比較できます データの特徴 市区町村別データについては合併調整を実施済 最大で約 40 年分のデータを集録 (1975~ 直近までのうち
... （５）「比較する自治体」を選ぶ （続き） 【応用】 比較する自治体をより詳細な条件で絞り込む （H29.11月 追加機能） 「比較する自治体（詳細条件）」を活用することで、地理的な範囲や人口規模等 の特徴以外にも、様々な条件の組み合わせにより比較する自治体を絞り込む ことができます。 ...
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2. 時系列分析 プラットフォームの使用法 JMP の 時系列分析 プラットフォームでは 一変量の時系列に対する分析を行うことができます この章では JMP のサンプルデ ータを用いて このプラットフォームの使用法をご説明します JMP のメニューバーより [ ヘルプ ] > [ サンプルデータ ]
... 列モデルのあてはめ、モデルの評価、予測まで、対話的に分析を実行することができます。 時系列データにあてはめるモデルとしては、ARIMA モデルが有名であり、将来の予測のために広く用いられています。しかし、 ARIMA モデルでは、自己回帰、差分、移動平均の次数を決める必要があり、季節 ARIMA モデルでは、これらの次数に加え、季節 ...
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時系列複数SARデータの干渉解析による地盤沈下モニタリング ―青森県・津軽平野の解析を例として―
... の観測の際の衛星の位置のズレによって生じる軌道誤 差，大気中に不均一に存在する水蒸気によるマイクロ波 の遅延によって生じる位相遅延誤差，電離層の霍乱によ る誤差がある。しかし，大気中の水蒸気によるマイクロ 波の位相遅延による誤差や電離層の霍乱による誤差は， 除去するのに非常に困難を伴う。特に，水蒸気による位 相遅延の誤差を低減するためには，データ選定の際に， ...
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目次 1. はじめに センサーと設置場所 不要なデータの除去 データ前処理 A) 機械学習ための時系列データ前処理 B) 2 つ部分時系列の距離計算 クラスタリングでの異常検知 A
... 合化学株式会社のブロー成型機の稼動部に安価なセンサーを試験的に取り付け、取得 したデータの分析を行った。 試験的に取り付けたセンサーから取得したデータの中で、比較的安定な波形を示す ...
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データの整理 ( 度数分布表とヒストグラム ) 1 次元のデータの整理の仕方として代表的な ものに度数分布表とヒストグラムがあります 度数分布表観測値をその値に応じていくつかのグループ ( これを階級という ) に分類し 各階級に入る観測値の数 ( これを度数という ) を数えて表にしたもの 2
... n 個のデータ { x 1 , x 2 , … , x n }が与えられている時、 これが興味のある全てのデータである場合( 全標本 の場 合)記述統計量としての分散は と定義されます。これは 全標本分散 と呼ばれます。 ...
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データ・スヌーピングを考慮したテクニカル分析の有効性の時系列的推移
... V を満たす数である。 ⑹ 5.2 RealityCheck ブートストラップ法の実行手順 White （2000） は，ブートストラップ法の中でも，Politis and Romano （1994） のステーショナリー・ ブートストラップ法 （stationary bootstrap method） の使用を提案した。この手法は，元の時系列デー ...
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検索効率を向上させるためにあらかじめインデックスを 構築しておく場合もある. そして, 問合せを受け付けた とき, インデックスを用いて高速に時系列データの検索 を行う. これに対してストリームマイニングでは図 -(b) のように, ストリーム処理エンジンがスケッチと呼ばれる データストリームの要約
... Y を少し遅らせて両者の相関を調べると高い相 関値が得られる．そして，遅延が 1,300 のところで相関 値のピークがある．したがって，この場合は「温度セン サ X は 1,300 の遅延で温度センサ Y と相関している」と いえる．この結果から，何の故障もなく温度センサが連 ...
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教育サービスの生産および費用に関する時系列データの構築:1955–2017年
... 動のみ）に充てる年間の総授業時数」、中学校等では「各教科、道徳、総合的な学習の時間及び特別活動（学級活動のみ） に充てる年間の総授業時数」を指している。なお測定の単位は単位時間であり、一単位時間を小学校については 45 分、中 学校・高等学校では 50 分として計算されている。本稿では、単位時間数による場合は「授業時数」、一時間単位へと換算した ...
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時系列データ解析による予測と最適化 ～エネルギー需要、発電、価格のモデリング～
... まとめ 時系列データ解析 一変量 多変量 非定常 確率微分方程式 回帰分析 ※ NARX 機械学習 決定木など ニューラルネットワーク RNN 重回帰分析 ※ 定常 ARIMA GARCH VAR ※エラーが正規分布している場合 黒：Financial Toolbox.[r] ...
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時系列データ解析ツール Oscope Professional「音質評価パック」
... 「Oscope Professional 音質評価パック」は、時系列データ解析ツールOscope Professionalをベースに、 音質パラメータ演算機能、収録機能、周波数演算機能、統計演算機能などを搭載。 これにより、ラウドネス、シャープネスといった音質パラメータの算出、FFT解析やオクターブ解析、 ...
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時系列ビッグデータの解析と予測
... SpikeM （Matsubara, Sakurai, Prakash, Li, & Faloutsos, 2015） は，BlogやTwitterを始めとするソーシャルネット ワーク上において，噂やニュース等の情報が，時間が経 過するごとに，どのように拡散し減衰していくかを表現 する （Figure 1参照）。提案手法は，ユーザ間のグラフ構 ...
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1C2-1 ガウス過程回帰を用いた生体時系列データのモデル化
... この正規化した時系列データから，最初の２拍分の時系列 データを学習データとして切り出し，その学習データについて ガウス過程回帰による学習を行った．そして，この学習データ ...
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3L4-1 時系列データの異常検出を目的とした深層学習における再構築誤差の利用可能性に関する検討
... ディープラーニングは，近年注目を集めている機械学習の一 つである．これはニューラルネットワークを多層にしたもので あり，データセットの特徴量を自動で抽出することで，高い識 別性能を発揮する．ディープラーニングの層の多さが表現力の 高さを実現しているが，層が多い分，学習にかかる時間が長く， ...
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