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線形ガウス状態空間モデルを使った諸予測と、高次元での実用化に向けた高速化

使用线性高斯状态空间模型进行各种预测并加速高维实际应用

基本信息

批准号：
22KJ2458
负责人：
吉田航
金额：
$ 1.6万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ2458/
关键词：
時系列解析多変量解析クロスバリデーション

项目摘要

多変量線形ガウス状態空間モデルについて研究している。本研究では、真のパラメータを用いずにカルマンフィルタを実行した場合でも、いくつかの条件を満たせば、予測誤差の共分散行列が収束することを証明した。このことを応用すると、データの次元が大きい場合でも、データ間の相関を利用した予測を、高速に実行することができる。本手法は、バス、食堂の混雑度予測へと応用を行なっている。同じく、状態空間モデルの一種である、動的回帰モデルの研究も行なっている。本モデルでは、線形回帰における回帰係数の、時間的変動を考慮することができる。その反面、モデル選択が計算上困難である。そこで、2つのパラメータに対してスパース推定を行うことで、回帰係数を (i) 時変 (ii) 非0で一定 (iii) 0で一定の3パターンのうち、どれに属するか効率よく選択する方法を考えている。Parametric bootstrap smoothingについても研究を行なっている。この研究では、リサンプリングする際に使用する分布の分散が、真の分散であることが予測精度の面で最適であるとは限らないことを、数値実験によって示し、クロスバリデーションによって、予測の意味で良いリサンプリング分布を選択する方法を考えている。また、ridge推定により回帰分析をする際のparametric bootstrap smoothingにおける特徴について、研究を試みている。現在のところ、特殊な条件下では、分散を発散させると、得られる推定量が真の回帰係数を自由度で割った値に近づくことが分かっている。

Multi-variable linear shape In this study, we prove that the conditions for the implementation of the prediction error and the dispersion of the prediction error are the same. This is the first time that we've had a chance to do this, and we've had a chance to do this. This method can be used to predict the mixing degree of food and beverage. A study of the same state space, a dynamic state space, and a dynamic state space. This is the case with linear regression, regression coefficient and time variation. It is difficult to calculate the opposite side of the equation. The method of estimating the return coefficient is examined when the return coefficient is (i) non-zero and (iii) non-zero and when the return coefficient is (iii) non-zero and (iii) non-zero. Parametric bootstrap smoothing This study examines the method of selecting the distribution of the distribution of Parameter bootstrap smoothing during regression analysis, ridge estimation, characterization, and research Now, under special conditions, we can deduce the true regression coefficient and the degree of freedom.