抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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地上広角カメラアレイ(GWAC)は5,000平方度の視野をカバーする画像を撮る15秒ごとまたはさらに短いことを短い時間スケール調査望遠鏡である。GWACの一つ科学ミッションを正確にかつ迅速に異常天体事象を検出することである。では,大量のデータを実時間で処理しなければならない。本論文では,高い信頼性を持って可能な限り早期GWACから得られた光度曲線で発生する異常事象を同定するために,DARIMA(または動的自己回帰統合移動平均)と呼ばれる,新しい時系列分析モデルを提案した。DARIMAの主な利点は,時系列データのリアルタイム処理中のモデルパラメータを動的に調整できることである。精度を改善するために異なる時間窓の重み付き予測結果に基づく異常点を同定した。実調査データを用いた実験結果は,DARIMAモデルは全ての光度曲線の最初の異常点を同定することができることを示した。は,実際の時系列データに埋め込まれた種々のタイプの模擬異常事象を用いて提案モデルを評価した。DARIMAモデルはそれらのすべてのための早期警報トリガーを生成することができる。実験からの結果は,提案したDARIMAモデルは短い時間スケールGWAC光度曲線の実時間異常検出のための有望な方法であることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】