JP2018076724A - 時系列データの逐次更新予測判定方法及び逐次更新予測判定システム - Google Patents
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Abstract
Description
2 軌道検測装置
3 処理装置
4 出力装置
Claims (16)
- 所定の軌道検測区間を測定して得られた時系列データの逐次更新予測判定方法であって、
新規に取得した時系列データをもとにした事後分布を算出し、
1又は複数回前の事後分布結果の変化速度と新規に取得したデータをもとにした前記事後分布の変化速度と比較することを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定方法。 - 請求項1に記載の時系列データの逐次更新予測判定方法において、
前記事後分布の算出は、前記時系列データに平滑化処理を施し、異常値混入の影響を低減することを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定方法。 - 請求項1又は2に記載の時系列データの逐次更新予測判定方法において、
前記事後分布の算出は、前記時系列データに修繕に伴う傾向の変動が含まれる場合、前記修繕の直前及び直後の検測値から算出される変化量が所定の閾値を超えるのであれば、当該変化量を事後分布の算出には用いないことを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定方法。 - 請求項1から3のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定方法において、
前記事後分布の変化速度が前記事後分布結果の変化速度よりも大きい場合に、前記事後分布に急進性を有することを警告することを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定方法。 - 請求項1から4のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定方法において、
前記事後分布と併せて、前記事後分布の平均値と標準偏差を算出することを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定方法。 - 請求項1から5のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定方法において、
前記時系列データを用いて正値側と負値側への変化速度を各々算定し、前記正値側と前記負値側の各々の閾値に到達するまでの日数を求めることができ、これにより、前記閾値に早く到達する可能性がある符号の予測値の判別が可能であり、注意すべき変化方向を把握できることを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定方法。 - 請求項1から5のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定方法において
前記時系列データを用いて正値側と負値側への変化速度を各々算定する際,前記修繕の有無の判定の結果、有と判定されたデータが多い符号の側へは劣化状態は進行していないと判定でき、これにより、閾値に早く到達する可能性がある符号の予測値の判別が可能であり、注意すべき変化方向を把握できることを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定方法。 - 請求項1から7のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定方法において、
前記事後分布の算出に、統計的な手法に基づく推定を行うことを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定方法。 - 所定の軌道検測区間を測定して得られた時系列データの逐次更新予測を算出して当該逐次更新予測から定量的な良否を判定する時系列データの逐次更新予測判定システムであって、
新規取得した時系列データをもとにした事後分布を算出する算出手段と、
1又は複数回前の事後分布結果の変化速度と新規取得データをもとにした前記事後分布の変化速度と比較する比較手段を備えることを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定システム。 - 請求項9に記載の時系列データの逐次更新予測判定システムにおいて、
前記事後分布の算出は、前記時系列データに平滑化処理を施し、異常値混入の影響を低減することを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定システム。 - 請求項9又は10に記載の時系列データの逐次更新予測判定システムにおいて、
前記事後分布の算出は、前記時系列データに修繕に伴う傾向の変動が含まれる場合、前記修繕の直前及び直後の検測値から算出される変化量が所定の閾値を超えるのであれば、当該変化量を前記事後分布の算出には用いないことを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定システム。 - 請求項9から11のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定システムにおいて、
前記事後分布の変化速度が前記事後分布結果の変化速度よりも大きい場合に、前記事後分布に急進性を有することを警告する警告手段を備えることを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定システム。 - 請求項9から12のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定システムにおいて、
前記事後分布と併せて、前記事後分布の平均値と標準偏差を算出する手段を備えることを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定システム。 - 請求項9から13のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定システムにおいて、
前記時系列データを用いて正値側と負値側への変化速度を各々算定し、前記正値側と前記負値側の各々の閾値に到達するまでの日数を求めることができ、これにより、前記閾値に早く到達する可能性がある符号の予測値の判別が可能であり、注意すべき変化方向を把握できることを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定システム。 - 請求項9から13のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定システムにおいて
前記時系列データを用いて正値側と負値側への変化速度を各々算定する際,前記修繕の有無の判定の結果、有と判定されたデータが多い符号の側へは劣化状態は進行していないと判定でき、これにより、閾値に早く到達する可能性がある符号の予測値の判別が可能であり、注意すべき変化方向を把握できることを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定システム。 - 請求項9から15のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定システムにおいて、
前記事後分布の算出に、統計的な手法に基づく推定を行うことを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定システム。
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