非線形モデル推定における乱雑性時系列データへの適用

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC6-9

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Application to Random Time-series Data in Nonlinear Model Estimation

著者名: 中川 善継(東京都立産業技術研究センター),森 一幸(イング),佐藤 春彦(イング)

著者名(英語): Yoshitsugu Nakagawa|Kazuyuki Mori|Harihiko Sato

キーワード: モデル推定|非線形最小二乗法|無線モニタリング|動的計測|Mdel Estimation|Non-Linear Least-squares method|Wireless Monitoring|Dynamic Measurement

要約(日本語): 時系列データにモデル関数をあてはめて挙動を捉える手法に関数フィッティングがある。環境計測等の実データを取り扱う場合においては，センサ自身が特性として機械的，確率的ノイズをデータに内包する場合がある。このようなデータ群に対して，非線形性を有した未知パラメータを複数持つ関数フィッティングを用いて時系列データに含まれる乱雑性を排除し，未知パラメータを推定する方法とその適用について示す。

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