抄録
時系列の予測や解析において，主要な特性をとらえるためにモデリングは基礎となる問題である．本研究では非定常時系列に対し前処理を行い定常時系列に変換してから，システム同定によく用いられる部分空間同定法によって状態空間モデルを求め，予測を行うという方法を提案する．具体的には，カルマンフィルタと関係の深い確率部分空間同定法を用いて多変量の定常時系列のモデリングと予測を行い，対数差分変換を用いて定常時系列のモデリングと予測を非定常時系列に適用できるように拡張する．本提案法の特徴として，同定した状態空間モデルを用いることによって，予測誤差の平均や分散といった特徴を動的システムの観点からとらえることができる．さらに，シミュレーションによって有効性を検証している．
