JP6935928B2 - 事象予測装置および事象予測方法 - Google Patents
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Description
ρ(t,x)=F[ρ(t,x)+{f}] …(1)
であるとする。ここで{f}は季節、環境要因、パトロール状況などの外部因子が考えられる。
ρ(t,x)=∫dx’∫dt’g(t−t’,x−x’)ρ(t’,x’)+∫dx’g(t,x−x’)ρ(t=0,x) …(2)
などが考えられる。
φ(t,k)=<ρ(t+t0,k)/ρ(t0,k)>t0 …(4)
λ(t,x)=Σti<tg(t−ti,x−xi)+ρb(x) …(5)
ρb(x)=∫0 Tdtρ(t,x)/T …(6)
ここで、(5)の和は時刻tより前に発生した特定事象についてのすべての和である。また、ρbはバックグラウンドの寄与項であり、Tは元データの時間領域である。なお、ここでは、バックグラウンドの寄与項ρbは上式で求めたが、これに限定されるものではない。
Claims (10)
- nを自然数としたときに過去に発生したn種の特定事象の状態を表す値を予測する事象発生装置において、
i番目の特定事象の時刻tの状態が関数ρ_i(t)で与えられ、かつ、前記関数ρ_i(t)の関数ベクトルΡ(t)={ρ_1(t),…,ρ_i(t),…,ρ_n(t)}は外部因子ベクトル{f}と前記関数ベクトルΡ(t)の写像F[Ρ(t)+{f}]で与えられるとして、前記写像F[Ρ(t)+{f}]を前記特定事象の状態を表す値と外部因子の履歴データから求める予測式構築部と、
前記関数ベクトルΡ(t)に将来の時刻を特定する値を入力して、前記特定事象の発生密度を予測する予測部と、
を有することを特徴とする事象予測装置。 - 前記関数ベクトルΡ(t)は、前記時刻tおよび特定事象の発生領域を特定する領域特定変数xの関数ρ(t,x)であることを特徴とする請求項1に記載の事象予測装置。
- 前記予測式構築部は、前記関数ρ(t,x)の偏微分方程式の解として写像F[ρ(t,x)+{f}]を前記履歴データを用いて再構築する問題を解く導出部を備えることを特徴とする請求項2に記載の事象発生予測装置。
- 前記予測式構築部は、前記履歴データを用いて前記関数ρ(t,x)のカーネル関数を導出する導出部を備え、
前記関数ρ(t,x)は、ρ(t,x)=∫dx’∫dt’g(t,t’,x,x’)M(ρ(t’,x’),{f},ρb)+N(g(t,t’,x,x’),ρ(t,x),{f},ρb)で表現される発展方程式を満足する、
但し、M(ρ(t’,x’),{f},ρb)、及びN(g(t,t’,x,x’),ρ(t,x),{f},ρb)はρ(t,x)に関する線形項であり、ρbはρ(t,x)の時間平均によって決められる量である、
ことを特徴とする請求項3に記載の事象発生予測装置。 - 過去の事象と現在の時空間との時間差t−t’、位置の差x−x’の関数であるカーネル関数を用いて前記関数ρ(t,x)はρ(t,x)=∫dx’∫dt’g(t−t’,x−x’)M(ρ(t’,x’),{f},ρb)+N(g(t,x),ρ(t,x),{f},ρb)で表現される発展方程式を満足するとする、
但し、M(ρ(t’,x’),{f},ρb)、及びN(g(t,x),ρ(t,x),{f},ρb)はρ(t,x)に関する線形項であり、ρbはρ(t,x)の時間平均によって決められる量である、
ことを特徴とする請求項4に記載の事象発生予測装置。 - 前記カーネル関数は、特定事象が発生した前記時刻tおよび発生した領域を特定する前記領域特定変数xの組である履歴データを前記発展方程式の解に複数入力してサンプル平均を測定することで定められ、
前記予測部は、前記時刻tおよび前記領域特定変数xにおける事象発生率λ(x,t)を、Self−Exciting Point Process(SEPP)モデルの時空間カーネル項に代入することで求める、
ことを特徴とする請求項5に記載の事象発生予測装置。 - 新たな前記履歴データを収集して新たな前記履歴データが得られたときに前記予測式構築部に前記写像F[Ρ(t)+{f}]を再度求めさせるサーバーをさらに有することを特徴とする請求項1ないし請求項6のいずれか1項に記載の事象発生予測装置。
- nを自然数としたときに過去に発生したn種の特定事象の状態を表す値を予測する事象予測プログラムにおいて、計算機に
i番目の特定事象の時刻tの状態が関数ρ_i(t)で与えられ、かつ、前記関数ρ_i(t)の関数ベクトルΡ(t)={ρ_1(t),…,ρ_i(t),…,ρ_n(t)}は外部因子ベクトル{f}と前記関数ベクトルΡ(t)の写像F[Ρ(t)+{f}]で与えられるとして、前記写像F[Ρ(t)+{f}]を前記特定事象の状態を表す値と外部因子の履歴データから求めさせる予測式構築ステップと、
前記関数Ρ(t)に将来の時刻を特定する値を入力して、前記特定事象の状態を表す値を予測させる予測ステップと、
を実行させることを特徴とする事象予測プログラム。 - nを自然数としたときに過去に発生したn種の特定事象の状態を表す値を予測する事象予測システムにおいて、
i番目の特定事象の時刻tの状態が関数ρ_i(t)で与えられ、かつ、前記関数ρ_i(t)の関数ベクトルΡ(t)={ρ_1(t),…,ρ_i(t),…,ρ_n(t)}は外部因子ベクトル{f}と前記関数ベクトルΡ(t)の写像F[Ρ(t)+{f}]で与えられるとして、前記写像F[Ρ(t)+{f}]を前記特定事象の状態を表す値と外部因子の履歴データから求めさせる予測式構築部と、
前記関数Ρ(t)に将来の時刻を特定する値を入力して、前記特定事象の状態を表す値を予測する予測部と、
前記特定事象の状態に関する値を前記履歴データとして送信する携帯端末と、
前記携帯端末から新たな前記履歴データを受信してして新たな前記履歴データが得られたときに前記予測式構築部に前記写像F[Ρ+{f}]を再度求めさせるサーバーと、
を有することを特徴とする事象予測システム。 - nを自然数としたときに過去に発生したn種の特定事象の状態を表す値を予測する事象発生装置であって、i番目の特定事象の時刻tの状態が関数ρ_i(t)で与えられ、かつ、前記関数ρ_i(t)の関数ベクトルΡ(t)={ρ_1(t),…,ρ_i(t),…,ρ_n(t)}は外部因子ベクトル{f}と前記関数ベクトルΡ(t)の写像F[Ρ(t)+{f}]で与えられるとして、前記写像F[Ρ(t)+{f}]を前記特定事象の状態を表す値と外部因子の履歴データから求める予測式構築部と、前記関数ベクトルΡ(t)に将来の時刻を特定する値を入力して、前記特定事象の発生密度を予測する予測部と、を備えた事象予測装置とともに用いる携帯端末にインストールされるプログラムにおいて、携帯端末に、
前記事象予測装置に前記特定事象の状態を表す値を前記履歴データとして送信させる、
ことを特徴とする携帯端末にインストールされるプログラム。
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