研究概要
センサデータのような時間に従って記録された数値から知識を発見することを目的としています。
例えば以下のような予測問題に取り組んでいます：
- 株価の値動きからその後の予測
- 体温や血液成分量データから患者の状態予測
- 気温や湿度から天候予測
研究事例
太陽光パネルの発電電力予測を例に、具体的な研究内容をご紹介します。
太陽光発電予測システム
日射量、気温、湿度から太陽光パネルの発電電力を予測するためのルール抽出方法について研究しています。
得られたルールは人間が見て分かるようにIF-THEN形式で表現され、実用的な予測システムとして活用できます。
日射量データ
時系列で記録された日射量の変化パターン
抽出されたルール
IF-THEN形式で表現された予測ルール
作成したソフトウェア事例
時系列データ解析のために開発したソフトウェアツールをご紹介します。
Time series data Searcher
時系列データに対して視覚的・直感的に検索を行うソフトウェアです。
- CSV形式の時系列データ入力対応
- GUIによる直感的な操作
- 視覚的なパターン検索
- Dynamic Time Warpingによるパターンマッチング
クエリダイアログ
検索したいパターンを視覚的に記述
結果ダイアログ
検索結果の表示とCSVエクスポート
Time series data Analyzer
時系列データを検索・解析するための統合ツールです。
- 独自のクエリ言語による柔軟な検索
- Wekaエンジンによる機械学習
- Java実装でプラットフォーム非依存
- 自動データベース作成機能
メインウィンドウ
CSVファイルの読み込みとデータベース作成
クエリダイアログ
複数の検索パターンの組み合わせ指定
検索結果表示
検索結果の視覚的な確認
未来予測決定木
機械学習による未来予測結果