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SHWIP

予測・推定の技術

推測グラフ
<見えない将来の現象>
予測・推定は一般的には将来の現象を“当てる”ことですが、情報処理としてはパターン認識そのものです。
これから振るサイコロのどの目が出るかを当てる場合を考えても、すでに振られたコップの下のサイコロの目を当てることと変わらないのと同じです。
いつもの状態を単位空間として、今現在計測されたデータから将来のことを推定することができます。


<MT法による予測・推定>
MT法はプラントや機器監視など製造分野における異常予測のほかに、地震などの発生予測にも利用されます。 何も起こっていない状態を単位空間とすることで、そこから逸脱しかけている場合に感度を持たせることができます。
正常稼働状態のデータを基準として、監視対象のマハラノビス距離が大きく出た場合、なんらかの異常予兆が発生していると考えられます。
設備など人間が制御できる対象であれば、原因診断によって得た結果をフィードバックすることで、本当の異常を回避することができます。
対象が自然現象の場合は、異常の規模などを予測することができます。


<MSRによる予測・推定>
MSRは、重回帰分析などでは手に負えない課題にも十分な推定精度を確保する手法です。 たとえば、サンプル数が十分に得られない場合や項目間に多重共線性がある場合などでも、妥当な解を得ることができます。
MSRはMTRT-AddIns-ALLでご利用いただけます。

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