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J-GLOBAL ID：202002234801623698   整理番号：20A0813613

Gauss過程状態空間モデルに基づく準周期性の逐次予測法【JST・京大機械翻訳】

A sequential prediction method of quasi-periodicity based on Gaussian process state space model

著者 (2件)： Tamamori Akira (Aichi Institute of Technology,Aichi,Japan) ,  Matsui Tomoko (Institute of Statistical Mathematics,Tokyo,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： APSIPA ASC  ページ： 255-261  発行年： 2019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： 本論文では,Gauss過程状態空間モデルに基づく準周期性の逐次予測法を開発した。準周期現象に隠された位相を表す潜在的変数を導入した。提案した予測法は次の期間の出発点に対する予測分布を採用した。Gauss過程のハイパーパラメータは,粒子Markov連鎖モンテカルロ法を用いて推定できる。17人の女性被験者の基礎体温データを用いて,月経周期長の予測精度における提案方法の性能を評価した。結果は,5日以内のサイクル長さの変動がある場合に,予測精度が従来のカレンダー法と比較して改善されたことを示した。Copyright 2020 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： 基礎体温 ,  *予測技法 ,  カレンダ加工 ,  月経周期 ,  位相 ,  *Gauss過程 ,  女性
準シソーラス用語： 予測精度 ,  MCMC ,  ハイパーパラメータ ,  *周期性 ,  状態空間モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： Gauss過程 ,  状態空間モデル ,  周期性 ,  逐次 ,  予測法