研究課題
基盤研究(B)
パンデミックなどのリスク解析法では、災害が起こり始めた直後に終息状況がどのようになるかという予兆発見時予測が重要である。単独の手法に依っては予測精度に限界があるため、統計的手法、エージェントモデルや微分方程式モデル、機械学習分野(アンサンブル手法など)を融合させ精度の高い予測法(PoP法)の開発を行い、SARS、エボラ、デング熱、インフルエンザなどの感染症に適用した。次に、周期性を持つ災害に対しては、推薦システムに効果を発揮しているマトリクス分解法を用いた方法を開発し、その予測精度が優れていることを世界で最初に示した。また、電気機器の温度による劣化の数理モデルを確立し、IEC規格提案を行った。
すべて 2015 2014 2013 2012 その他
すべて 雑誌論文 (11件) (うち査読あり 11件) 学会発表 (55件) (うち招待講演 2件) 図書 (10件) 備考 (3件)
Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics
巻: 18 ページ: 999-1006
130007673161
IEEE Trans., Dielectrics and Electrical Insulation
巻: 22 号: 1 ページ: 488-494
10.1109/tdei.2014.004506
巻: 22 号: 1 ページ: 482-487
10.1109/tdei.2014.004450
情報処理学会論文誌, 数理モデル化と応用
巻: 7 ページ: 17-26
110009634072
IAENG International Journal of Applied Mathematics
巻: 44 ページ: 103-108
Information
巻: 17 ページ: 391-410
120005524685
巻: 21 ページ: 1-6
巻: 21 ページ: 1-7
巻: 16 ページ: 5365-5390
European Journal of Operational Research
巻: 223 号: 3 ページ: 722-731
10.1016/j.ejor.2012.07.011
IEEE Transactions on Reliability
巻: 61 ページ: 625-633
http://hirose.ces.kyutech.ac.jp/
http://hirose.ces.kyutech.ac.jp/HirosePublications.html
http://hirose.ces.kyutech.ac.jp