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J-GLOBAL ID:201802257164816346   整理番号:18A1373791

ストリーム処理における時系列データの多項式回帰分析手法

Polynomial Regression Analysis Method of Time Series Data in Stream Processing
著者 (1件):
資料名:
巻: 11  号:ページ: 1-6 (WEB ONLY)  発行年: 2018年07月11日 
JST資料番号: U0476A  ISSN: 1882-7799  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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IoT,金融取引,通信などの時系列データに基づくリスク回避,障害予測などを実現するうえで必須となる,近未来予測分析のリアルタイム継続実行技術として,ストリームデータ処理による多項式回帰分析手法を提案する。回帰分析の長期間継続実行においては,時刻値の増大にともなう計算桁溢れを回避するために,継続的な時刻原点の移動と,それにともなう回帰の再計算が必要となる。一方で,再計算のコストはレイテンシスパイク,あるいはスループット低下の要因となる。この課題の解決策として,時刻原点移動のタイミングと移動幅を任意に調整可能な時刻シフト差分計算方式を提案し,移動頻度の削減と計算桁溢れの回避を両立した。本手法を3次以上の多項式近似に適用し,回帰再計算のオーバヘッドと計算桁溢れによる近似誤差をともにほぼゼロに抑えることを確認した。このことから,近未来予測分析の無停止実行の実現可能性を示した。(著者抄録)
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