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アドバンスシミュレーション Vol.29, 東京大学 兵庫県立大学 名誉教授, アドバンスソフト株式会社 研究開発センター 井田 喜明, 国立研究開発法人防災科学技術研究所 藤田 英輔, 時系列などの波形は一般にデータの長さが不揃いなので比較や分類を定量的に実行する手法が限られます。ここでは波形の違いを動的時間伸縮法(dynamic time warping)で定量化してk平均法(k-means clustering)で分類する方法を開発します。グループ分けの基準となる中心波形は対象メンバーから選び、すべての可能性を考慮して望ましい分類を選び出します。分類の選択には同じ分類に収束する初期候補の数が多いこと、全波形への適合度が高いことを用います。開発された分類方法は桜島火山の火山性地震に適用し、波形やスペクトルの特徴と比較してグループ毎に火山性地震の発生機構を推測します。また、火山性地震が頻発する時間をグループ別に調べて、分類が火口直下にマグマが貫入する過程と関連することを見出します。(PDF:695kB)