多変量時系列データへのベクトル自己回帰モデルの適用に関する考察

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設備に付加したセンサから得られるデータを対象とした設備診断や、風力発電などの発電量予測などでは、対象となるデータは多変量の時系列データであり、解析手法の1つとしてベクトル自己回帰モデルがある。本報告では、ベクトル自己回帰モデルの残差、予測誤差、動的相関などに着目し、データの相互比較を通して、どのような特性のデータであれば、設備の異常検知や風力発電量予測の実現に適しているのか検討を開始した。

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Details 詳細情報について

  • CRID
    1390001205655325312
  • NII Article ID
    130005264071
  • DOI
    10.11522/pscjspe.2016s.0_583
  • Text Lang
    ja
  • Data Source
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • Abstract License Flag
    Disallowed

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