2023 Fiscal Year Research-status Report
Uncertainty evaluation and prediction of spatio-temporal data
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23K11024
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| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
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Principal Investigator |
矢野 恵佑 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 准教授 (20806070)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高畠 哲也 広島大学, 人間社会科学研究科(社), 助教 (80846949)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | spectral divergence / 時系列 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
時系列のスペクトル密度に関する統計的divergenceの一つのクラスであるスペクトルRenyi divergenceに基づくスペクトルの母数推定法を提案した。これには音声分野でよく利用されるItakura-Saitodivergenceに基づくスペクトル推定が含まれる。この推定に際して、スペクトルRenyi divergenceの変分表現を発見し、この変分表現に基づき提案推定法は周波数領域における外れ値に対する頑健性を持つことを示した。Itakura-Saito divergenceに基づく手法よりもより安定した推定値を提供するため、複雑な事前処理が不要となる。提案した手法をGEONETの全観測点のF5解に適用し、GNSS時系列の周波数特性を調査した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
手法の提案及び実データへの大規模適用ができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
まずはGNSS時系列の周波数特性解析を行い、その後に手法の改良も含めて引き続き検討していく。
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