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J-GLOBAL ID：201802226587235582   整理番号：18A1386036

時系列における変化点検出のためのパラメータ選択と異常値除去に関する比較研究【JST・京大機械翻訳】

A Comparative Study on Parameter Selection and Outlier Removal for Change Point Detection in Time Series

著者 (2件)： Candemir Cemre ,  Oguz Kaya
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EECS  ページ： 218-224  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 変化点解析は,多くの異なる分野で使用されるデータの予想外の挙動を理解するための効率的な方法である。文献は様々な変化点解析法を含んでいるが,実際のデータセットに適用されるパラメータ選択と異常値除去の性能に焦点を合わせた研究は比較的少ない。本研究では,回帰と統計的性質に基づく2つの方法を提案し,Bayes法を用いた方法と比較し,パラメータの選択と異常値の除去に関するそれらの性能を評価した。この方法は,手動または自動的に除去される異常値のある場合とない場合の,良いログデータセットに関する異なるパラメータを用いて実行される。結果は,異なるデータセットがそれらの変化点を位置付けるために異なるパラメータを必要とすることを示した。提案した方法は,アルゴリズムを制御するための直感的なパラメータを有し,高速に実行し,変化点の最大数のようないかなる仮定も必要としない。これらの特性はまた,それらをオンライン変化点解析のための良い候補にする。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *異常値 ,  高速度
準シソーラス用語： オンライン ,  Bayes法 ,  統計的性質 ,  *外れ値除去 ,  *パラメータ選択 ,  変化点検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 時系列 ,  変化点検出 ,  パラメータ選択 ,  異常値除去 ,  研究