JP2021064323A - 時系列データ解析装置及び時系列データ解析用プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
エントロピーsを式(16)に示すように、確率p(i)に関するエントロピーと考えたとき、条件付確率p(j|i)に関するエントロピーs(i)を以下の式(23)、(24)のように定義することができる。
上記の式(18)に記述した最大測度bmaxに関して、同時測度bi,jのbmaxに対する割合をq(i,j)とすると、次の式(25)により示すことができる。
カオス尺度Hについては、<カオス尺度の定義>において、式(6)に示した通りであるが、このカオス尺度Hは、条件付確率p(j|i)に関するエントロピーs(i)として式(23)、(24)に示したものの平均と解釈でき、次の式(29)〜(31)に示す通りとなる。
本実施形態では、修正カオス尺度H´を、条件付確率p(j|i)に関する修正エントロピーs´(i)として式(27)、(28)に示したものの平均と定義する。即ち、修正カオス尺度H´を、次の式(32)、(33)、(34)から求める。
<H´の計算法1>は、写像τと不変測度(確率密度関数)ρが既知である場合に適用される。この計算法1による時系列データ解析装置或いは時系列データ解析用プログラムによって行われる処理を、図6のフローチャートを参照して説明する。初期設定として、写像をτ、分割数をm、写像の定義域をI=[a,b]とする(S11)。
<H´の計算法2>は、写像τと不変測度(確率密度関数)ρが未知であり、与えられた時系列データから修正カオス尺度H´を計算する場合に適用される。<H´の計算法2>では、写像τと不変測度(確率密度関数)ρが未知であることが前提であるから<H´の計算法1>において使用した式(35)〜式(37)ではなく、p(i)、p(j|i)、q(i,j)を、与えられた時系列データから求めることになる。即ち、確率分布算出手段201は、データ長がn+1の時系列データ{ξ0,ξ1,ξ2,・・・,ξn}から、確率分布p(i)、条件付確率p(j|i)、確率q(i,j)を求める。
本実施形態に係るデータ解析手法は、処理が所謂軽量にできているため、リアルタイムで得られるデータに対してリアプノフ指数による解析に極めて近似した解析を行うことが可能である。時系列データがリアルタイムに得られている場合に、修正カオス尺度H´を得る計算法を<H´の計算法3>と称し、以下に説明を行う。図12のタイミングチャートに示されるように、時系列データは最上部の右横向き矢印により示されている通りリアルタイムで常時到来するものとする。
102 主メモリ
103 バス
104 外部記憶装置
105 時系列データ供給部
106 結果出力部
201 確率分布算出手段
202 条件付確率算出手段
203 確率算出手段
204 修正カオス尺度算出手段
Claims (12)
- nを正の整数として、データ長がn+1の時系列データ{ξ0,ξ1,ξ2,・・・,ξn}が、写像τによりξk=τ(ξk-1)=τk(ξ0),k=1,2,・・・,nとして生成されるという仮定の基に、ξkが含まれる区間I≡[a,b]をm個の区間に等分割した分割区間Xi(i=1,2,・・・,m)とについて、
条件付確率p(j|i)を求める条件付確率算出手段と、
m個の測度bjの各クラスが{b1,b2,b3,・・・,bm}であり、各クラスの最大値がbmax、であるとき、測度biの最大値bmaxに対する割合をq(i)としたとき、同時測度bi,jについては、最大値bmaxに対する割合である確率q(i,j)を求める確率算出手段と、
条件付確率に関する修正エントロピーs´(i)を、第1の情報量[−logp(j|i)]から第2の情報量[−logq(i,j)]を引いた情報量の平均と定義するとき、前記条件付確率に関する修正エントロピーs´(i)の平均として定義された修正カオス尺度を、前記確率分布算出手段により算出された確率分布p(i)と、前記条件付確率算出手段により求められた条件付確率p(j|i)と、前記確率算出手段により求められた確率q(i,j)を用いて求める修正カオス尺度算出手段と
を備えることを特徴とする時系列データ解析装置。 - 前記条件付確率算出手段は、前記確率分布算出手段が求めた確率分布p(i)と同時確率分布p(i,j)から条件付確率p(j|i)を求めることを特徴とする請求項1に記載の時系列データ解析装置。
- 前記確率分布算出手段は、
データ長がn+1の時系列データ{ξ0,ξ1,ξ2,・・・,ξn}から、確率分布p(i)、確率q(i,j)を求めることを特徴とする請求項1または2に記載の時系列データ解析装置。 - データ長がn+1の時系列データ{ξ0,ξ1,ξ2,・・・,ξn}を1度得て、前記修正カオス尺度算出手段は、修正カオス尺度算出を行うことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の時系列データ解析装置。
- データ長がn+1の時系列データ{ξ0,ξ1,ξ2,・・・,ξn}をサンプリング期間をずらして複数回サンプリングし、前記修正カオス尺度算出手段は、サンプリングした複数回分の時系列データ毎に修正カオス尺度算出を行うことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の時系列データ解析装置。
- コンピュータを
nを正の整数として、データ長がn+1の時系列データ{ξ0,ξ1,ξ2,・・・,ξn}が、写像τによりξk=τ(ξk-1)=τk(ξ0),k=1,2,・・・,nとして生成されるという仮定の基に、ξkが含まれる区間I≡[a,b]をm個の区間に等分割した分割区間Xi(i=1,2,・・・,m)とについて、
条件付確率p(j|i)を求める条件付確率算出手段、
m個の測度bjの各クラスが{b1,b2,b3,・・・,bm}であり、各クラスの最大値がbmax、であるとき、測度biの最大値bmaxに対する割合をq(i)としたとき、同時測度bi,jについては、最大値bmaxに対する割合である確率q(i,j)を求める確率算出手段、
条件付確率に関する修正エントロピーs´(i)を、第1の情報量[−logp(j|i)]から第2の情報量[−logq(i,j)]を引いた情報量の平均と定義するとき、前記条件付確率に関する修正エントロピーs´(i)の平均として定義された修正カオス尺度を、前記確率分布算出手段により算出された確率分布p(i)と、前記条件付確率算出手段により求められた条件付確率p(j|i)と、前記確率算出手段により求められた確率q(i,j)を用いて求める修正カオス尺度算出手段
として機能させることを特徴とする時系列データ解析用プログラム。 - 前記コンピュータを前記条件付確率算出手段として、
前記コンピュータが前記確率分布算出手段として求めた確率分布p(i)と同時確率分布p(i,j)から条件付確率p(j|i)を求めるように機能させることを特徴とする請求項7に記載の時系列データ解析用プログラム。 - 前記コンピュータを前記確率分布算出手段として、
データ長がn+1の時系列データ{ξ0,ξ1,ξ2,・・・,ξn}から、確率分布p(i)、確率q(i,j)を求めるように機能させることを特徴とする請求項7または8に記載の時系列データ解析用プログラム。 - データ長がn+1の時系列データ{ξ0,ξ1,ξ2,・・・,ξn}を1度得て、前記コンピュータを前記修正カオス尺度算出手段として、修正カオス尺度算出を行うように機能させることを特徴とする請求項7乃至10のいずれか1項に記載の時系列データ解析用プログラム。
- データ長がn+1の時系列データ{ξ0,ξ1,ξ2,・・・,ξn}をサンプリング期間をずらして複数回サンプリングし、
前記コンピュータを前記修正カオス尺度算出手段として、サンプリングした複数回分の時系列データ毎に修正カオス尺度算出を行うように機能させることを特徴とする請求項7乃至10のいずれか1項に記載の時系列データ解析用プログラム。
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JP2022007775A (ja) * | 2020-06-26 | 2022-01-13 | 東芝情報システム株式会社 | 時系列データ評価装置及び時系列データ評価用プログラム |
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JP2019133305A (ja) * | 2018-01-30 | 2019-08-08 | 東芝情報システム株式会社 | カオス尺度補正装置及びカオス尺度補正用プログラム |
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奥富 秀俊: "カオス尺度とリアプノフ指数の数理的関係性について", 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 第117巻,第288号, JPN6021010988, 2 November 2017 (2017-11-02), pages 5 - 10, ISSN: 0004475935 * |
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