|
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。
|
