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J-GLOBAL ID：201802275513638803   整理番号：18A0950633

ガス装置の故障回数を予測する確率モデル

A Stochastic Model for Predicting the Number of Failures in Gas Systems

著者 (2件)： SUMITA Ryoma (Chuo Univ.) ,  NAGATSUKA Hideki (Chuo Univ.)
資料名： 日本情報経営学会誌  (Journal of Information and Management)
巻： 38  号： 1  ページ： 79-84  発行年： 2018年05月10日 
JST資料番号： Y0017A  ISSN： 1882-2614  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ・ガス装置が取付けられてから長い時間が経過し,劣化しているために,その故障回数は近年増加中。
・日本のガス装置の故障を予測する新しい確率モデルを提案。
・モデルは非同次ポアソン過程(NHPP)に基づき,トレンドと周期の項から成る強度関数が付随。
・提案モデルを2002~2014年の関東地方の実際の故障にあてはめたところ,他の著名な確率モデル-同次ポアソン過程(HPP)とARIMA(自己回帰和分移動平均)モデルより正確に,予測誤差についても好成績で,2015年の故障回数を予測。
・時系列モデルとしてARIMAモデルに基づく予測も提示。

シソーラス用語： *確率モデル ,  *予測 ,  *ガス供給系 ,  ソフトウェア工学 ,  ARMAモデル ,  パラメータ推定 ,  予測誤差 ,  モデル
準シソーラス用語： ARIMAモデル ,  *故障予測 ,  時系列モデル ,  非同次ポアソン過程

分類 (3件)： 建物内の給排水・衛生設備  (RB06020G) ,  数値計算  (JE02000J) ,  その他のシステムプログラミング  (JD03070M)

引用文献 (6件)：

• 1) Ertekin, S., Rudin, C. and McCormick, T. H. “Reactivepoint processes: A new approach to predicting powerfailures in underground electrical systems” The Annalsof Applied Statistics , Vol. 9, No. 1, pp. 122-144.
• 2) Hamilton, J. D. (1994) Time Series Analysis , PrincetonUniversity Press.
• 3) Ho, S. L. and Xie, M. (1998) “The use of ARIMA modelsfor reliability forecasting and analysis,” Computers &Industrial Engineering , Vol. 35, No. 1-2, pp. 213-216.
• 4) Krivtsov, V. V. (2007) “Practical extensions to NHPP applicationin repairable system reliability analysis,” ReliabilityEngineering & System Safety , Vol. 92, No. 5,pp. 560-562.
• 5) Ross, S. M. (1996) Stochastic Processes , 2nd ed., John Wiley& Sons, Inc, New York.

タイトルに関連する用語 (3件)： 故障 ,  予測 ,  確率モデル