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2018 年度 実績報告書

CARMA確率場モデルの開発と大規模時空間データ分析への応用

研究課題

研究課題/領域番号 17H01701
研究機関東北大学

研究代表者

松田 安昌  東北大学, 経済学研究科, 教授 (10301590)

研究分担者 栗原 考次  岡山大学, 環境生命科学研究科, 教授 (20170087)
西井 龍映  長崎大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 教授 (40127684)
矢島 美寛  東北大学, 経済学研究科, 客員教授 (70134814)
研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2021-03-31
キーワードCARMAモデル / 節点 / スペクトル
研究実績の概要

2018年度の最大の成果は、CARMA確率場を大規模データに対応するように、モデルを改良した点にある。CARMAモデルの特長は、knotとよばれる節点をデータ空間上に設定して、節点上の移動平均でモデルを構成する。したがって、knotの数を増やし過ぎると移動平均の推定に時間がかかり、大規模データの分析には改良が必要であった。そこで、空間データを低周波成分と高周波成分にわけ、それぞれ独立にCAR(1)モデルをあてはめることで、節点数の困難を乗り越える方法を提案した。さらに、高・低周波成分におけるCAR(1)の和は、CARMA(2,1)と実質的に同等であることを示した。アメリカ合衆国における降水量データに改良したCARMAモデルによる分析をおこない、7000地点を超える大規模空間データに対してもモデル化が可能で、補間によるパフォーマンスからみて従来法を上回ることを実証した。

共同研究者を含む国内外の研究者を東北大学に招待し、さらに国内外の会議に出席して成果を発表し、多くの空間モデルの研究者たちとCARMAモデルによる大規模データ分析法について議論を行った。その中で、大規模データ、大規模モデルにおけるBayes分析法の役割について大きな示唆を受けることができた。CARMAモデルは連続モデルであり、空間データは大規模とはいえ離散観測である。離散と連続のギャップをうめる一つのアプローチがBayes法だという新たな解釈を思いつき、CARMAモデルの大規模化の改良法に応用することができた。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

本研究は、CARMAモデルの大規模化を目指している。初年度は、時間方向へ拡張、本年度は大規模化のための改良法を考案した。実用的な大規模空間モデルの分析法の提案に向けて、ほぼ順調に研究をすすめている。

今後の研究の推進方策

CARMA確率場を多次元化していくことを目指す。現状では、大規模な一次元空間データを分析対象としている。大規模な空間データで2変量以上の観測値がえられる場合に注目し、多次元CARMAモデルによる分析を提案して、推定法、補完法、欠損値推定法を考案していく。さらに共同研究者とは社会科学分野における空間モデル分析を実証するために、大規模な時空間データの収集に注力していく。

  • 研究成果

    (14件)

すべて 2019 2018 その他

すべて 国際共同研究 (3件) 雑誌論文 (4件) (うち国際共著 2件、 査読あり 4件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (6件) (うち国際学会 4件、 招待講演 4件) 学会・シンポジウム開催 (1件)

  • [国際共同研究] EM Lyon(フランス)

    • 国名
      フランス
    • 外国機関名
      EM Lyon
  • [国際共同研究] University of East Anglia(英国)

    • 国名
      英国
    • 外国機関名
      University of East Anglia
  • [国際共同研究] Catholic University of the Sacred Heart(イタリア)

    • 国名
      イタリア
    • 外国機関名
      Catholic University of the Sacred Heart
  • [雑誌論文] Computer vision-based phenotyping for improvement of plant productivity2019

    • 著者名/発表者名
      Keiichi Mochida, Satoru Koda, Komaki Inoue, Takashi Hirayama, Shojiro Tanaka, Ryuei Nishii, Farid Melgani
    • 雑誌名

      GigaScience

      巻: 8 ページ: 1-12

    • DOI

      10.1093/gigascience/giy153

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Locally stationary spatio-temporal processes2018

    • 著者名/発表者名
      Matsuda, Y. and Yajima, Y.
    • 雑誌名

      Jpn. J. Stat. Data Sci.

      巻: 1 ページ: 41-57

    • DOI

      10.1007/s42081-018-0003-9

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Spatial and structured SVM for multilabel image classification2018

    • 著者名/発表者名
      S. Koda, A. Zeggada, F. Melgani and R. Nishii
    • 雑誌名

      IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing

      巻: 56 ページ: 5948-5960

    • DOI

      10.1109/TGRS.2018.2828862

    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Statistical and Machine Learning approaches to predict gene regulatory networks from transcriptome datasets2018

    • 著者名/発表者名
      K. Mochida, S. Koda, K. Inoue and R. Nishii
    • 雑誌名

      Frontiers in Plant Science

      巻: 9 ページ: 1-8

    • DOI

      10.3389/fpls.2018.01770

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Spatial GARCH Models.2018

    • 著者名/発表者名
      Sato, T. and Matsuda, Y.
    • 学会等名
      12th World Conference of the spatial econometrics association, Vienna
    • 国際学会
  • [学会発表] Spatial modeling of volatility matrices for high-dimensional financial time series.2018

    • 著者名/発表者名
      Matsuda, Y.
    • 学会等名
      Statistics and Data Science Workshop at King Abdullah Univ. of Science and Technology
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] ビッグデータ時代の機械学習と統計手法2018

    • 著者名/発表者名
      西井龍映
    • 学会等名
      電気情報通信学会 九州支部専門講習会
    • 招待講演
  • [学会発表] Kullback-Leibler 情報量に基づく Alternating Direction Method of Multipliers による精度行列のスパース推定2018

    • 著者名/発表者名
      上田勇祐、西井龍映、江田智尊
    • 学会等名
      統計関連学会連合大会
  • [学会発表] Visualization of Cluster Detection based on Hierarchical Structure for Geospatial Data and its Application2018

    • 著者名/発表者名
      Ishioka, F., Kajitani, S., Kurihara, K.
    • 学会等名
      European Conference on Data Analysis, Paderborn, Germany
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Cluster detection for mutli-dimensional spatial data based on hierarchical structure2018

    • 著者名/発表者名
      Ishioka, F., Kurihara, K.
    • 学会等名
      COMPSTAT2018
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会・シンポジウム開催] Data Science Workshop2018

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公開日: 2019-12-27  

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