マルチスケール構造解明のためのビッグデータ解析手法の研究開発
キーワード：接着， マルチスケール解析
2018.11～2028.03.
| 廣瀨 慧（ひろせけい） | データ更新日：2024.06.03 |
主な研究テーマ
電力需要予測
キーワード：電力需要予測
2016.04～2018.05.
キーワード：電力需要予測
2016.04～2018.05.
スパース多変量解析
キーワード：スパース推定，因子分析
2016.04～2022.03.
キーワード：スパース推定，因子分析
2016.04～2022.03.
研究業績
主要総説, 論評, 解説, 書評, 報告書等
| 1. | 廣瀨 慧, スパースモデリングとモデル選択, 電子情報通信学会誌, 2016.05, [URL], 本稿は，スパースモデリングの代表的な手法である LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）の理論研究に関するサーベイ記事である．まず，従来の変数選択法と LASSO との関係性を明らかした，LARS アルゴリズム（Least Angle Regression）を解説する．次に，変数の数が観測数よりも多い場合における LASSO の収束レートや変数選択の一致性に関する研究を幾つか紹介する．. |
作品・ソフトウェア・データベース等
| 1. | 廣瀬慧, 電力需要予測ソフト, 2020.06 JEPXのスポット市場での電力調達に使える需要予測ソフト．, [URL]. |
| 2. | 三浦完太，廣瀬慧, Rパッケージ hclda, 2021.06 クロスバリデーションに基づく線形判別分析のクラスタリング. |
| 3. | 沖永悠一，廣瀬慧, Rパッケージ simrnet, 2021.02 elastic netのシミュレーションを行うパッケージ．ネットワーク構造をも考慮する．, [URL], elastic netのシミュレーションを行うパッケージ．ネットワーク構造をも考慮する．. |
| 4. | 廣瀬慧, Rパッケージ rsggm, 2015.12 ロバストかつスパースなガウシアングラフィカルモデル, [URL]. |
| 5. | 廣瀬慧，山本倫生，永田晴久, Rパッケージ fanc, 2012.05 正則化法による因子分析, [URL]. |
学会活動
所属学会名
American Statistical Association, 日本統計学会, 応用統計学会, 計算機統計学会, Bulletin of Informatics and Cybernetics
学術論文等の審査
| 年度 | 外国語雑誌査読論文数 | 日本語雑誌査読論文数 | 国際会議録査読論文数 | 国内会議録査読論文数 | 合計 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2023年度 | 5 | 1 | 0 | 0 | 6 |
| 2022年度 | 8 | 8 | |||
| 2021年度 | 6 | 1 | 7 | ||
| 2020年度 | 12 | 0 | 0 | 0 | 12 |
| 2019年度 | 9 | 0 | 0 | 0 | 9 |
| 2018年度 | 15 | 15 | |||
| 2017年度 | 5 | 0 | 0 | 0 | 5 |
| 2016年度 | 2 | 1 | 3 |
受賞
計算機統計学会 2015年度 論文賞, 計算機統計学会, 2016.06.
研究資金
科学研究費補助金の採択状況(文部科学省、日本学術振興会)
2023年度～2025年度, 基盤研究(C), 高次元時系列解析におけるスパース因子分析とエネルギービッグデータへの応用.
2019年度～2021年度, 基盤研究(C), 代表, 予測モデルのグループ化を目的とするクラスター分析とその応用.
2015年度～2018年度, 若手研究(B), 代表, スパース正則化法に基づく探索的構造方程式モデリング .
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