時系列データ中の部分系列の特性を考慮した距離指標の提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC15-6

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): A proposal of distance considering properties of subsequences in time series data

著者名: 高澤 一平（日立製作所）,河野 洋平（日立製作所）,但馬 慶行（日立製作所）,望月 義則（日立製作所）

著者名(英語): Takasawa Ippei (Hitachi, Ltd.),Kono Yohei (Hitachi, Ltd.),Tajima Yoshiyuki (Hitachi, Ltd.),Mochizuki Yoshinori (Hitachi, Ltd.)

キーワード: 時系列データ|距離|部分系列|基底ベクトル|Time series data|Distance|Subsequence|Basis vector

要約(日本語): 音声，株価，気象など様々な分野で時系列データの分析が行われている．このうち，検索，分類，クラスタリング，異常検知などは，どれもデータ間の距離が重要となる．時系列データの距離には，データ長の違いや値の変化タイミングのズレを許容できるDTW(Dynamic Time Warping)距離がしばしば用いられる．しかしながら，DTW距離は値を1時点ずつ比較するため，計算コストが大きく，データ中の部分系列の特性の違いを考慮できない可能性がある．後者の例として製造業分野では，値が時間的に変化する過渡部と変化しない定常部を分けて分析したいニーズもあるが，DTWでは過渡部と定常部の値の差が距離計算に用いられる恐れがある．本報告では，時系列データから部分系列の特徴を反映した有限個の基底ベクトルを算出し，この基底ベクトル上で距離を計算する方法を述べる．これにより，データ長より短い次元で，かつ，部分系列の特性に合わせた距離計算が可能となる．