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2017 年度 研究成果報告書

非線形時系列解析論の拡張によるヒトとヒトの相互作用の解析と感染症流行予測への応用

研究課題

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研究課題/領域番号 16K16126
研究種目

若手研究(B)

配分区分基金
研究分野 ソフトコンピューティング
研究機関東京理科大学

研究代表者

島田 裕  東京理科大学, 工学部情報工学科, 助教 (50734414)

研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2018-03-31
キーワード複雑ネットワーク / グラフ間距離 / 非線形時系列解析 / テンポラルネットワーク
研究成果の概要

ネットワーク構造の時間変動を定量的に捉える手法を導入することで,従来の非線形時系列解析手法を拡張し,人と人のコミュニケーションを記録したコンタクトデータの解析に応用する.本研究では特に決定論的非線形力学系の視点から観測データの解析を行う非線形時系列解析手法を用いることで,人と人のコンタクトデータに潜む時間的・空間的性質を明らかにした.また,人と人のコンタクトによって生じる感染症の伝播に着目し,その流行規模予測への提案手法の適用可能性・有効性を明らかにした.

自由記述の分野

感性情報学・ソフトコンピューティング

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公開日: 2019-03-29  

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