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J-GLOBAL ID：201702277623833787   整理番号：17A1374119

ベイジアンアプローチを使ってみる 第3回「逐次ベイズフィルタ」

著者 (1件)： 布施孝志 (東大 大学院工学系研究科)
資料名： 交通工学  (Traffic Engineering)
巻： 52  号： 4  ページ： 66-73  発行年： 2017年10月01日 
JST資料番号： S0340A  ISSN： 0454-4595  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 交通工学の様々な分野で応用されているベイズ理論を解説する連載の中,本稿は時系列データに対する適用を紹介した。これは1期前の事後確率の結果を事前確率として利用し,これまでの経験を逐次算入して確率更新を行う逐次ベイズ・フィルタである。まず時系列モデルを表現するため,毎期ごとにシステム・モデルと観測モデルで構成される一般状態空間モデルの概念を示し,この中で時々刻々と観測ベクトルが得られた時,逐次的に最適な状態ベクトルを推定していく過程を説明した。そして逐次ベイズ・フィルタの計算法として,一般状態空間モデルの形が,1)線形ガウス型モデルの場合,2)非線形非ガウス型モデルの場合を説明した。1)の特別な場合がカルマン・フィルタになることや,2)では状態ベクトルの確率分布の近似法に応じ,アンサンブル・カルマン・フィルタやパーティクル・フィルタとなること等を述べた。

シソーラス用語： *交通工学 ,  データ ,  *Bayes推定 ,  モデル ,  Gauss模型 ,  Kalmanフィルタ
準シソーラス用語： *Bayesフィルタ ,  *一般状態空間モデル ,  時系列データ

分類 (1件)： 道路輸送・サービス一般  (TB01010O)

引用文献 (12件)：

• 松原望;“入門ベイズ統計”,東京図書,2008
• 北川源四郎,竹村彰通編著:“21世紀の統計科学III 数理・計算の統計科学”,東京大学出版会,2008
• 渡辺洋:“ベイズ統計学入門”,福村出版,1999
• Kitagawa, G. ; “Monte carlo filter and smoother for non-gaussian nonlinear state space models”, Journal of Computational and Graphical Statistics, Vol. 5, No. 1, pp. 1~25, 1996
• 樋口知之;“予測にいかす統計モデリングの基本 ベイズ統計入門から応用まで”,講談社,2011

タイトルに関連する用語 (1件)： ベイズフィルタ