サポートベクトル回帰を用いた実用的な外れ値検出方法

抄録

低コストのセンサ情報を多数利用して計測困難な物理量を推定するソフトセンサは様々な分野で適用可能性を持つが、高精度の推定を実現するには計測異常値の除去が不可欠である。従来、計測データの異常値除去は簡単な信号処理で試行錯誤的に行うことが多かったが、高次元の大量データに対しては誤検知する可能性が高い。そこで本研究ではサポートベクトル回帰の特徴を利用した試行錯誤によらない外れ値検出方法を提案し、実データに対する有効性を示す。