プロジェクト情報（概要） / Project information (abstract)

基本情報 / Basic Informations

研究題目
Research Title

時空間データに対するアンサンブル予測手法の開発

Ensemble prediction for spatio-temporal data
状態
Status

完了

Completed projects
研究番号
Research Number
1342
研究代表者
PI
菅澤翔之助  /  慶應義塾大学
事務担当者
Secretary
菅澤翔之助  /  慶應義塾大学
受入CSIS教員
CSIS reception staff

栗栖 大輔

Daisuke KURISU
研究内容
Abstract

時空間データ解析の主要な目的の1つとして、未観測地点における将来値の予測（時空間予測）がある。機械学習的アプローチから統計モデリング的アプローチまで、これまでに様々な予測手法が提案されてきたが、個々のタスクでどの手法を採用するべきかについて明確な答えを与えるのは難しい。本研究では、アンサンブル学習と呼ばれる枠組みを用い、複数の予測を合成する技術を開発する。特に、既存のアンサンブル学習と大きく異なる点として、合成するための各予測に対するウエイトが時空間的に変化すること考慮することで、より柔軟性の高い予測合成手法を開発し、より精度の高い時空間予測を実現する。

研究期間
Research Period
2024-05-29 - 2025-03-31

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研究者 / Researchers

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菅澤翔之助 / 慶應義塾大学

利用データセット / Datasets used

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不動産データライブラリー 戸データ 全国 2018-2022 データセット

Real Estate Database 2018-2022

研究成果 / Achievement

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成果報告一覧 / Publication list

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年次報告 / Annual reports

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成果報告 / Publication reports

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