2026-05-11T12:44:29Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00186068 2025-01-20T02:43:27Z 1164:2735:9413:9414

多項分布型レジームスイッチング検出による周期的時系列データの単純化 Simplification of Periodic Time Series Data by Multinomial Distribution Type Regime Switching Detection 山岸, 祐己 岩﨑, 清斗 斉藤, 和巳 Yuki, Yamagishi Kiyoto, Iwasaki Kazumi, Saito 状態変化をともなう周期的時系列データは，変化が複雑な場合，無駄な情報量が多く，そのまま可視化しても解釈が難しいため，それらを単純化することを目的とした技術は重要であると言える．よって，本論文では，観測データの状態の確率分布はなんらかの理由で時間と共に変化していると考え，その変化をレジームスイッチングに基づくタイムラインとして表現する手法を提案する．提案手法は，各レジームにおける観測データは多項分布に従っていると仮定し，それらの尤度を最大化することによって，モデルパラメータとスイッチング時刻を推定する．また，提案手法の有効性を検証するため，平均的なモデルとの乖離が大きい時系列データを可視化する実験を行う． Periodic time series data with categorical condition changing is hard to visualize due to lots of useless information when the condition fluctuations are complicated. Thus, we assume that the probability distribution of conditions in observed data usually changes over time due to several reasons, we propose a method for simplifying and visualizing such complicated time series data as timelines based on switching regimes. Namely, by assuming that fundamental condition changing in each regime obeys a multinomial distribution model, we first estimate the switching time steps and the model parameters by maximizing the likelihood of the observed time series data and then produce their timelines. For verification of the effectiveness of proposed method, we make a visualization experiment with the time series data which extremely deviated from the average model. technical report 情報処理学会 2018-02-22 application/pdf 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 10 2018-MPS-117 1 7 2188-8833 AN10505667 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/186068/files/IPSJ-MPS18117010.pdf jpn