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・実習形式で実用的な問題に取り組み、粒子フィルタの使い方を修得するための講座
・粒子フィルタを修得し、時系列データ解析、画像中の物体追跡、データ同化などに活用するための実践講座!

※PCは会場にて用意致します


粒子フィルタの基礎とPythonによる時系列データ解析実践講座 〜1人1台PC実習付〜
〜 状態空間モデル、逐次ベイズ推定および、粒子フィルタによる時系列データ解析 〜


■開催日時:2019年06月19日(水) 10:30 〜 17:30


■会場:日本テクノセンター研修室
    (東京都新宿区西新宿二丁目7-1 小田急第一生命ビル 22階)

■受講料:一般(1名) : 49,680円(税込) 
     同時複数申し込みの場合(1名) : 44,280円(税込)

■主催:(株)日本テクノセンター


■受講対象者:
・時系列データや小規模な非線形システムの解析、データ同化等に関心のある方

■予備知識:
・確率分布、期待値などの基礎的な確率、統計の知識や、大学初等程度の微分積分、線形代数の知識を前提と
する。また、実用レベルのプログラミングの知識があることが望ましい。演習で使用する
プログラミング言語は問わないが、説明はPythonを使用して行う予定である

■修得知識:
・粒子フィルタの長所短所を理解し、粒子フィルタを具体的な問題に適用する方法

■講師の言葉:
 粒子フィルタは、時系列解析や信号処理で用いられる状態推定手法の一つで、時系列データ解析以外にも
画像中の物体追跡、データ同化など様々な問題に適用される。粒子フィルタを使えば、システムの
線形性などを仮定する必要がないため、問題を柔軟にモデリングして取り扱うことができる。
 本セミナーでは、粒子フィルタを実際のまず粒子フィルタを使う際に基本となる状態空間モデルと
その一般化である一般状態空間モデルについて解説した後、基本的な粒子フィルタのアルゴリズムを
解説する。
 さらに、実習形式でいくつかの実用的な問題に取り組み、粒子フィルタの基本的な使い方を
習得することを目指す。



1. 状態空間モデルと逐次ベイズ推定
  (1). 状態空間モデル
      a. 線形・ガウス状態空間モデル
      b. 非線形・非ガウス状態空間モデル,一般化状態空間モデル
  (2). 逐次ベイズ推定
      a. ベイズ推定
      b. 逐次ベイズ推定
      c. カルマンフィルタ

2. 粒子フィルタの基礎
  (1). モンテカルロ近似による統計計算
      a. モンテカルロ近似
      b. 重点サンプリング
  (2). 基本的な粒子フィルタのアルゴリズム
      a. モンテカルロ近似による一期先予測
      b. 逐次重点サンプリング
      c. リサンプリング
      d. 実装のための注意点
  (3). 平滑化
      a. 固定点平滑化
      b. 固定ラグ平滑化
  (4). 粒子フィルタの応用事例

3. 粒子フィルタによる時系列データ解析
  (1). 線形モデルに基づくトレンド推定
      a. モデリング
      b. 粒子フィルタによる推定
  (2). 非線形モデルに基づくトレンド推定
      a. モデリング
      b. 粒子フィルタによる推定
  (3). 基本的なデータ同化問題への適用
      a. モデリング
      b. 粒子フィルタによる推定
  (4). モデルパラメータの推定
      a. モデリング
      b. 粒子フィルタによる推定

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