季節別の環境電磁波のHMMに基づく異常検出

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地震発生時に地殻から異常放射される電磁波から地震予知を行う研究が進められている。我々の研究グループでは、全国約40ヶ所でELF帯(233Hz)の環境電磁波を観測している。環境電磁波は日変動を有し、さらに季節や天候による影響により複雑な変動を伴う。そこで、隠れマルコフモデル(HMM)を用いて定常的な日変動パターンをモデル化し、その尤度変化から異常を検出する方法を提案する。提案法では、過去に発生した地震の2週間前に尤度の低下を確認することができる。しかし、地震前兆と無関係と思われる日でも季節的な特徴から発生する雑音により、尤度の低下がみられる。そこで季節別のモデルを作成することにより、異常検出率の精度向上を目指す。

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