[1Z1] 機械学習-機械学習基礎(1)

[1Z1-02] スパース動的モード分解におけるモード選択の統計的評価

〇平岡 将史¹、河原 吉伸^1,2、鷲尾 隆¹ (1. 大阪大学 産業科学研究所、2. 理化学研究所 革新知能統合研究センター)

キーワード：機械学習、動的モード分解、L1正則化

スパース動的モード分解(SP-DMD)は行列の特異値分解を用いて時系列データを固有の減衰(増幅)率を持つ動的モードに分解し，L1正則化を用いて非線形ダイナミクスのモデル推定を行うアルゴリズムである．しかし，SP-DMDで推定したモデルの統計的評価を行う手法は確立されていない．モデル推定においては推定したモデルの信頼性について統計的評価を行うことは，観測ノイズの影響や過学習といった問題を発見するために不可欠である．そこで本研究では，データのサブシーケンスを用いたブートストラップ法とSP-DMDを組み合わせることでSP-DMDにより推定したモデルの統計的評価を行う手法を提案する．