JP6397380B2 - 時空間変数予測装置及びプログラム - Google Patents
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Description
まず、時空間変数予測装置100は、操作部10より観測データの集合Dが入力されると、観測データの集合Dを人口密度情報記憶部12に格納する。そして、時空間変数予測装置100は、図4に示す学習処理ルーチンを実行する。
ステップS200において、入力部13は、未観測の位置情報及び時間情報を含む入力変数を受け付ける。
12 人口密度情報記憶部
13 入力部
14 演算部
16 学習部
18 負担率推定部
20 ガウス過程パラメータ推定部
21 反復判定部
22 負担率パラメータ格納部
24 ガウス過程パラメータ格納部
26 時空間変数算出部
28 出力部
100 時空間変数予測装置
Claims (4)
- 位置情報及び時間情報を有する入力変数に対する時空間変数の観測値を有する観測データの集合に基づいて、未観測の位置情報及び時間情報に対する時空間変数の値を予測する時空間変数予測装置であって、
前記観測データの集合に基づいて、複数のガウス過程を、空間的な広がり及び時間的な広がりに対応する複数の階層で混合した階層混合ガウス過程でモデル化された、前記入力変数に対する時空間変数の値を予測するためのモデルに含まれる、前記複数のガウス過程の各々についての、前記観測データ同士の類似性を定義する関数であるカーネル関数の各々のハイパーパラメータと、前記観測データの各々に対する、前記複数のガウス過程の各々の寄与度を表すパラメータである負担率とを学習する学習部
を含む時空間変数予測装置。 - 前記学習部は、
前記観測データの集合と、前記複数のガウス過程のカーネル関数の各々のハイパーパラメータとに基づいて、前記観測データの各々に対する、複数のガウス過程からなる複数のユニットの各々の寄与度を表すパラメータであるユニット負担率、及び前記観測データの各々に対する、前記複数のガウス過程の各々の寄与度を表すパラメータである負担率を推定する負担率推定部と、
前記観測データの集合と、前記負担率推定部によって推定された、前記観測データの各々に対する、前記複数のユニットの各々のユニット負担率、及び前記観測データの各々に対する、前記複数のガウス過程の各々の負担率とに基づいて、前記複数のガウス過程の各々に対し、前記ガウス過程のカーネル関数の各々のハイパーパラメータを推定するガウス過程パラメータ推定部と、
予め定められた反復終了条件を満たすまで、前記負担率推定部による推定、及び前記ガウス過程パラメータ推定部による推定を繰り返す反復判定部とを含む請求項1記載の時空間変数予測装置。 - 入力された未観測の位置情報及び時間情報を有する前記入力変数に基づいて、前記入力変数に対する前記複数のガウス過程の各々の寄与度を表すパラメータである負担率を推定し、
前記学習部によって学習された、前記複数のガウス過程の各々についての前記カーネル関数の各々のハイパーパラメータと、推定された前記入力変数に対する前記複数のガウス過程の各々の負担率とに基づいて、前記入力変数に対する時空間変数の値を予測する時空間変数算出部を更に含む請求項1又は2記載の時空間変数予測装置。 - コンピュータを、請求項1〜請求項3のいずれか1項に記載の時空間変数予測装置を構成する各部として機能させるためのプログラム。
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