JP2018147442A - 変化点検出装置および変化点検出方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本発明の実施の形態に係る変化点検出装置の構成を示すブロック図である。図1に示すように、変化点検出装置100は、入力部10と、前処理部20と、データ蓄積部30と、自己回帰モデル算出部40と、自己回帰値蓄積部45と、加重データ作成部50と、マハラノビス距離算出部60と、マハラノビス距離蓄積部65と、変化点スコア算出部70と、変化点スコア蓄積部75と、出力部80と、を有している。
Claims (14)
- 外部から入力される時系列データをもとに自己回帰モデルによる推定値を算出する自己回帰モデル算出部と、
前記時系列データをもとにマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出部と、
自己回帰モデル算出部において算出された前記推定値と、前記マハラノビス距離算出部において算出された前記マハラノビス距離とを統合して解析することにより、前記時系列データの変化の大小をスコアとして換算して出力する変化点スコア算出部と、を有する変化点検出装置。 - 前記時系列データの新しさに応じて相対的に重みが増えるよう、前記時系列データに重み付け処理を施して加重データを作成する加重データ作成部をさらに有し、
前記マハラノビス距離算出部は、
前記時系列データとして、前記加重データ作成部において作成された前記加重データを用いて前記マハラノビス距離を算出するものである請求項1に記載の変化点検出装置。 - 前記変化点スコア算出部は、
前記自己回帰モデル算出部において算出された前記推定値と、前記マハラノビス距離算出部において算出された前記マハラノビス距離とを、同一の尺度の値に換算するものである請求項1又は2に記載の変化点検出装置。 - 前記変化点スコア算出部は、
前記推定値を換算して第1変化点スコアを求める第1演算部と、
前記マハラノビス距離を換算して、前記第1変化点スコアと同一の尺度である第2変化点スコアを求める第2演算部と、
前記第1変化点スコアと前記第2変化点スコアとのうちで大きい方を前記スコアとして出力する比較演算部と、を有する請求項3に記載の変化点検出装置。 - 前記変化点スコア算出部は、
現在における前記時系列データと前記推定値との差である乖離値を算出すると共に、当該乖離値の、過去における前記乖離値の最大値に対する割合を第1変化点スコアとして求める第1演算部と、
現在における前記マハラノビス距離の、過去における前記マハラノビス距離の最大値に対する割合を第2変化点スコアとして求める第2演算部と、を有する請求項3に記載の変化点検出装置。 - 前記変化点スコア算出部は、
前記第1変化点スコアと前記第2変化点スコアとのうちで大きい方を前記スコアとして出力する比較演算部を有する請求項5に記載の変化点検出装置。 - 前記時系列データに対する前処理として、AD変換、サブサンプリング、短時間フーリエ変換、及び正規化処理のうちの少なくとも1つを実行する前処理部をさらに有する請求項1〜6の何れか一項に記載の変化点検出装置。
- 外部から入力される時系列データをもとに自己回帰モデルによる推定値を算出する自己回帰モデル算出ステップと、
前記時系列データをもとにマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出ステップと、
前記自己回帰モデル算出ステップで算出した前記推定値と、前記マハラノビス距離算出ステップで算出した前記マハラノビス距離とを統合して解析することにより、前記時系列データの変化の大小をスコアとして換算して出力する変化点スコア算出ステップと、を有する変化点検出方法。 - 前記マハラノビス距離算出ステップに先立って、前記時系列データの新しさに応じて相対的に重みが増えるよう、前記時系列データに重み付け処理を施して加重データを作成する加重データ作成ステップをさらに有し、
前記マハラノビス距離算出ステップでは、
前記時系列データとして、前記加重データ作成ステップで作成した加重データを用いて前記マハラノビス距離を算出する請求項8に記載の変化点検出方法。 - 前記変化点スコア算出ステップでは、
前記自己回帰モデル算出ステップで算出した前記推定値と、前記マハラノビス距離算出ステップで算出した前記マハラノビス距離とを、同一の尺度の値に換算する請求項8又は9に記載の変化点検出方法。 - 前記変化点スコア算出ステップは、
前記推定値を換算して第1変化点スコアを求める第1演算ステップと、
前記マハラノビス距離を換算して、前記第1変化点スコアと同一の尺度である第2変化点スコアを求める第2演算ステップと、
前記第1変化点スコアと前記第2変化点スコアとのうちで大きい方を前記スコアとして出力する比較演算ステップと、を有する請求項10に記載の変化点検出方法。 - 前記変化点スコア算出ステップは、
現在における前記時系列データと前記推定値との差である乖離値を算出すると共に、当該乖離値の、過去における前記乖離値の最大値に対する割合を第1変化点スコアとして求める第1演算ステップと、
現在における前記マハラノビス距離の、過去における前記マハラノビス距離の最大値に対する割合を第2変化点スコアとして求める第2演算ステップと、を有する請求項10に記載の変化点検出方法。 - 前記変化点スコア算出ステップは、
前記第1変化点スコアと前記第2変化点スコアとのうちで大きい方を前記スコアとして出力する比較演算ステップをさらに有する請求項12に記載の変化点検出方法。 - 前記自己回帰モデル算出ステップと前記マハラノビス距離算出ステップとに先立って、前記時系列データに対する前処理として、AD変換、サブサンプリング、短時間フーリエ変換、及び正規化処理のうちの少なくとも1つを実行する前処理ステップをさらに有する請求項8〜13の何れか一項に記載の変化点検出方法。
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