多種類でかつ短時間の観測データでも高い精度で将来を予測

東京大学 生産技術研究所の奥野 峻也 民間等共同研究員、合原 一幸 教授、大学院情報理工学系研究科の平田 祥人 准教授（研究当時、現：筑波大学 システム情報系 准教授）らの研究チームは、多種類の変数が混在する短時間の観測データから、力学系理論にもとづきターゲットとなる変数を高精度に予測する手法を開発しました。本手法は、異なる複数の予測手法を効果的に統合することにより構成され、事前に変数選択やネットワークの設計等の作業を行うことなく、短時間の観測データしか得られない場合でも良好な予測を行うことができます。気象の数理モデルのほか、実際の河川水位データを使い本手法の有効性を確認しました。今回、開発した手法は、洪水などの自然災害をはじめ、医学、エネルギー、製造業など幅広い分野への応用が期待されます。

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この成果は、２０２０年１月２０日にネイチャー・パブリッシング・グループの総合科学雑誌「Scientific Reports」（オンライン版）に掲載される予定です。