特許
J-GLOBAL ID：201503007705874740
時系列データの変化点検出方法及びプログラム、未来の時系列データ値の確率密度分布予測方法及びプログラム
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
家入 健
公報種別：再公表公報
出願番号（国際出願番号）：JP2012005697
公開番号（公開出願番号）：WO2013-035344
出願日： 2012年09月07日
公開日（公表日）： 2013年03月14日
要約：
本発明は、真の市場価格P(t)と中心価格PM(t)とによって決まる時刻(t)での真の市場価格P(t+1)を算出するPUCKモデルに粒子フィルタ法を適用する。まず、異なる値を有するPUCKモデルの状態を表すパラメータを持つ粒子群を生成することによりパラメータの確率密度関数を得る。次にそれぞれの粒子の適応度を評価し、適合度に応じて粒子を次のように再サンプリングする。乱数を生成し、所定の値とこの乱数とを比較し、乱数が所定の値よりも大きい場合には、時刻(t)でのモデルのパラメータ値を平均値とする正規分布等の確率密度関数にしたがって粒子を再生成し、乱数が所定の値よりも小さい場合には、一様分布を確率密度関数として粒子を再生成する。これらの一連の作業を継続する。
請求項（抜粋）：
時刻(t-1)での真の市場価格及び時刻(t-1)までのM(Mは、正の整数)個の真の市場価格の移動平均である中心価格によって定義されるポテンシャル項と変動誤差との和によって、時刻(t)での真の市場価格P(t)を算出するPUCKモデルに、粒子フィルタ法を適用する時系列データの変化点検出方法であって、
それぞれ異なる値を有するPUCKモデルの状態を表すパラメータを持つ粒子群より次の時刻のパラメータの確率密度関数を得る第1のステップと、
前記複数の粒子のそれぞれについて、時刻(t)で観測した市場価格に対する前記時刻(t)での真の市場価格の適合度を評価する第2のステップと、
前記適合度に応じて、前記複数の粒子の中から粒子を再サンプリングする第3のステップと、を備え、
前記第3のステップでは、
乱数を生成し、
第1の所定の値と前記乱数とを比較し、
前記乱数が前記第1の所定の値よりも大きい場合には、時刻(t)でのPUCKモデルの状態を表すパラメータを平均値とする確率密度分布を成分とする確率密度関数を粒子として生成し、
前記乱数が前記第1の所定の値よりも小さい場合には、一様分布を成分とする確率密度関数を粒子として生成する、
時系列データの変化点検出方法。
IPC (3件)：
G06Q 40/04
, G06Q 10/04
, G06F 17/18
G06Q40/04
, G06F19/00 100
, G06F17/18 Z
