[2D]時系列データ(2)

15:05 〜 15:30

[2D-05] トレンド・季節性の依存関係分析

*伊左次 悠馬^1,2、川畑 光希¹、松原 靖子¹、櫻井 保志¹ (1. 大阪大学産業科学研究所櫻井研究室、2. 大阪大学工学部電子情報工学科)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

時系列データ分析、テンソル分解

経済，気象といった人間の活動や自然環境に関連する多くの時系列データには季節性と呼ばれる一定のパターンが存在する．時系列を季節性とトレンドに分解することは，局所的な時系列の分析において非常に重要で，これまで多くの研究がなされてきた．しかし，これら多くの手法は単一の時系列について季節性とトレンドを加法的に扱うものがほとんどであり，複数の時系列に共通するトレンドや季節性及びその関係性について，ドメイン知識なしで効率よく扱うことは難しい．そこで本論文では，季節性とトレンドを乗法的に扱い，その依存関係から効率的に時系列間の関係性をモデリングする手法を提案する．