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J-GLOBAL ID：201802278624031077   整理番号：18A0434287

非定常時系列におけるセミパラメトリック異常値検出:Brno,チェコ共和国における大気汚染の事例研究【Powered by NICT】

Semiparametric outlier detection in nonstationary times series: Case study for atmospheric pollution in Brno, Czech Republic

著者 (4件)： Holesovsky Jan (Brno University of Technology, Faculty of Civil Engineering, Institute of Mathematics and Descriptive Geometry, Veveri 95, 60200, Brno, Czech Republic) ,  Campulova Martina (University of Defence, Faculty of Military Leadership, Department of Econometrics, Kounicova 65, 66210, Brno, Czech Republic) ,  Campulova Martina (Mendel University in Brno, Faculty of Business and Economics, Department of Statistics and Operation Analysis, Zemedelska 1, 61300, Brno, Czech Republic) ,  Michalek Jaroslav (University of Defence, Faculty of Military Leadership, Department of Econometrics, Kounicova 65, 66210, Brno, Czech Republic)
資料名： Atmospheric Pollution Research  (Atmospheric Pollution Research)
巻： 9  号： 1  ページ： 27-36  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3357A  ISSN： 1309-1042  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模環境データセットは,通常,更なる解析とモデル化に有意な影響を持つことができる異常値を含んでいる。解析変数の分布に依存することを様々な異常値検出手法が存在している。しかし非常にしばしば環境変数の分布を推定することができない。本論文では,観察された変数の分布に制限を課さない環境時系列における異常値の同定のためのアプローチを提示した。提案したアルゴリズムはプロセスの非定常期待値の考察内の確率過程のためのカーネル平滑化と極値推定法を組み合わせたものである。変動の非定常性は,提案したアルゴリズムに先行する変化点解析による回避である。可能な異常値は稀な発生と観測として同定し,極値方法論に対応して,観察された変数の高い値の信頼限界を構築した。提案された方法論は,データの検証は手動で行わなければならない場合に特に便利であることができ,信じがたい観測の数を著しく減少させるからである。事例研究として,Brno,チェコ共和国における1時間ごとのPM10濃度の時系列における異常値検出に適用した技術。方法は固体理論的結果に導かれ,PM10の一連のうまく作動すると考えられる。しかしその柔軟性は,一般的に一連の大気汚染物質へのだけでなく適用できた。一方,リターンレベルの選択は,異常値に対する感度に重要であることが判明した。この問題は,特定の適用条件に関して決定する実務家に残すべきである。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 信頼限界 ,  モデリング ,  *事例研究 ,  *異常値 ,  確率過程 ,  期待値 ,  PM10 ,  *チェコ共和国 ,  アルゴリズム ,  柔軟性 ,  *大気汚染
準シソーラス用語： *非定常性 ,  環境変数 ,  *異常値検出 ,  *非定常時系列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 大気汚染 ,  異常値 ,  カーネル平滑化 ,  局所帯域幅 ,  極値 ,  極値指数

分類 (2件)： 粒状物調査測定  (SB03060E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非定常時系列 ,  異常値検出 ,  チェコ共和国 ,  大気汚染 ,  研究