| 講演名 | 2016-09-14 多変数非線形時系列データからのネットワーク構築 中村 知道(兵庫県立大), 谷澤 俊弘(高知高専), Michael Small(UWA), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本稿では、多変数非線形時系列データからネットワークを構築する手法について紹介する。多変数時系列データをネットワーク化する方法として現在広く用いられている手法は、(1) 各時系列データをネットワークのノードとし、(2) 2つのデータの相互相関関数を計算し、(3) その値が設定された閾値を超えた場合、それらのデータを表わすノードを連結する、という3つの手順によって構成されている。相互相関関数は時間遅れを考慮し、2つのデータの時間変化の相似性を調べる統計量である。強い相似性がある場合は、両者に何らかの関係があることが考えられる。しかし、相似性が強くなかったとしても、両者に関係性がないとは限らない。このようなデータの関係性を正確に検証するには、決定論的力学系が必要である。多変数データ間の関係性をより正確に特定するため、我々は統計的な仮説検定を用いた時系列データの特徴分析法（サロゲートデータ法）であるsmall-shuffle surrogate (SSS) 法を用いたネットワーク構築法を提案する。本稿では、シミュレーションモデルを用いて既存方法の問題点を明らかにするとともに、実データに対して提案手法を適用した結果を示す。 |
| 抄録(英) | We describe a method for constructing networks from multivariate nonlinear time series. To verify the connection between two signals, we apply a previously proposed and well-established small-shuffle surrogate (SSS) method, which can investigate correlation structures irrespective of whether the structures are linear or nonlinear. The network, which is constructed based on surrogate, indicates the intrinsic (essential) connectivity of the elements included in the system or the underlying (assumed) system. The method is demonstrated for numerical data sets generated by a known system and applied to experimental time series. |
| キーワード(和) | 時系列解析 / サロゲート法 / 複雑ネットワーク |
| キーワード(英) | Time series analysis / Surrogate method / Complex network |
| 資料番号 | NLP2016-48 |
| 発行日 | 2016-09-07 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
|---|---|
| 開催期間 | 2016/9/14(から2日開催) |
| 開催地（和） | 甲南大学 |
| 開催地（英） | Konan Univ. |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 藤坂 尚登(広島市大) |
| 委員長氏名（英） | Hisato Fujisaka(Hiroshima City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 安達 雅春(東京電機大) |
| 副委員長氏名（英） | Masaharu Adachi(Tokyo Denki Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 和田 昌浩(甲南大) / 坪根 正(長岡技科大) |
| 幹事氏名（英） | Masahiro Wada(Konan Univ.) / Tadashi Tsubone(Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 麻原 寛之(岡山理科大) / 橘 俊宏(湘南工科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroyuki Asahara(Okayama Univ. of Science) / Toshihiro Tachibana(Shonan Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 多変数非線形時系列データからのネットワーク構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Constructing networks from multivariate nonlinear time series |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 時系列解析 / Time series analysis |
| キーワード(2)（和/英） | サロゲート法 / Surrogate method |
| キーワード(3)（和/英） | 複雑ネットワーク / Complex network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中村 知道 / Tomomichi Nakamura |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 兵庫県立大学(略称：兵庫県立大) University of Hyogo(略称：Univ. of Hyogo) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 谷澤 俊弘 / Toshihiro Tanizawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 高知工業高等専門学校(略称：高知高専) Kochi National College of Technology(略称：KNCT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | Michael Small / Michael Small |
| 第 3 著者 所属（和/英） | The University of Western Australia(略称：UWA) The University of Western Australia(略称：UWA) |
| 発表年月日 | 2016-09-14 |
| 資料番号 | NLP2016-48 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | NLP-215 |
| ページ範囲 | pp.21-26(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-09-07 (NLP) |