国土交通省 山形河川国道事務所 〒990-9580 山形県山形市成沢西四丁目3-55 TEL. 023-688-8421(代) FAX. 023-688-8393(計画課) ホーム 事務所概要 道路 河川 お問い合せ 道路のライブカメラ 河川のライブカメラ サイトマップ 関連リンク サイトポリシー ©Yamagata office of River and National Highway, All Rights Reserved.
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管轄の食い違い解消されず」『北國新聞』朝刊、2001年1月6日、2面。 ^ a b c d e f g 「個性ある街づくりと心の潤いを求める新世紀へ 本日から国土交通省北陸地方整備局がスタート」『北國新聞』朝刊、2001年1月6日、20-21面。 ^ 北陸地方整備局事業概要「北陸の地域づくり」 ( PDF) (北陸地方整備局、2021年1月24日閲覧) 関連項目 [ 編集] 国土交通省直轄ダム#北陸地方整備局 中部地方の道路一覧 緊急災害対策派遣隊 災害対策用ヘリコプター 道の駅一覧 北陸地方 国土交通省立山砂防工事専用軌道 外部リンク [ 編集] 国土交通省北陸地方整備局 - Facebook
2020/7/28 09:40 県は27日、県土整備部長に元国土交通省山形河川国道事務所長の前内永敏(ひさとし)氏(50)を起用する人事を内示した。発令は8月1日付。現部長の角湯克典氏(53)は国交省に復帰する。 前内氏は東京工業大卒。1992年に建設省(現国交省)に入省し、酒田工事事務所道路管理課長、山形河川国道事務所長、内閣府政策統括官付参事官付企画官、宮崎県県土整備部高速道対策局長などを経て、2018年7月から独立行政法人日本高速道路保有・債務返済機構企画部長。本籍は広島県。 角湯氏は17年7月、国交省総合政策局公共交通政策部交通計画課地域振興室長から県土整備部長に登用された。7月31日付で県を退職する。 記事・写真などの無断転載を禁じます
2021/6/28 20:20 強盗が入ったと想定し、緊迫する雰囲気の中で行われた対応訓練=河北町・ヨークベニマル河北店 スーパーマーケットに強盗が入ったと想定した訓練が28日、河北町谷地ひな市3丁目のヨークベニマル河北店(矢口美代店長)で行われた。寒河江警察署員が扮(ふん)する強盗犯に緊迫した雰囲気で対応し、万が一に備える心構えなどを学んだ。 従業員は約10人が参加。強盗犯役は2人で、ナイフと拳銃を手に事務所に押し入って大声で「動くな」「バッグに金を詰めろ」と従業員に迫り、50万円を奪い逃走。110番通報で従業員は「強盗に入られたのは何分前か」「危ないもの(凶器)は持っていたか」「身長や体型は」などの質問に落ち着いて回答した。対応した従業員の鈴木美博さん(33)は「冷静でいられる自信はないが、訓練できて良かった」と語った。 寒河江署員は「まず自らの身を守ることを第一にして」「素早い通報をお願いしたい」などと助言。矢口店長は「この緊張感を忘れずにいたい」と話していた。 記事・写真などの無断転載を禁じます
2021. 07. 28 東北整備局山形河川国道事務所は、一般国道47号高屋防災事業に係る「猪ノ鼻地区橋梁予備設計業務」を公告した… 記事全文をお読みになるにはパスワードが必要です。 パスワードは、本日付け建設新聞1面に掲載しておりますので、ご確認のうえ、英数半角で入力してください。 一面 宮城 青森 岩手 秋田 山形 福島 ニュース 特集
2. データ$y_t$を観測する. 3. $Q_t, m_t, E_t$を計算してフィルタリング密度$p(x_t\mid y_{1:t})=N(m_t, Q_t)$を求める. 4. $t+1$期の予測密度$p(x_{t+1}\mid y_{1:t})=N(Am_{t}, AQ_{t}A^\top+\Sigma)$を求める. というプロセスを繰り返し行うことになります.以上の様な, 線形ガウス状態空間モデルのフィルタリング密度と予測密度を逐次的に求めるアルゴリズムをカルマンフィルター と呼びます. 参考までにJuliaでの実装例を載せます.KFfilter2は$d_x=d_y=2$の時の予測密度とフィルタリング密度の平均,分散を各$t$で計算する関数です. AERAdot.個人情報の取り扱いについて. function KFfilter2 ( A, B, Σ, R, data, Q0, m0) n = length ( data [ 1, :]) Qc = Q0 mc = m0 fm = [] fQ = [] pm = [] pQ = [] for i in 1: n y = data [:, i] predmean = A * mc predvar = A * Qc * A ' + Σ push! ( pm, predmean) push! ( pQ, predvar) E = A * Qc * A ' + Σ Qn = E * ( I + zeros ( 2, 2) - B ' * inv ( B * E * B ' + R) * B * E) mn = ( I + zeros ( 2, 2) - E * B ' inv ( B * E * B ' + R) * B) * A * mc + E * B ' * inv ( B * E * B ' + R) * y push! ( fm, mn) push! ( fQ, Qn) Qc = copy ( Qn) mc = copy ( mn) return ( fm, fQ, pm, pQ) 最後にJuliaを用いた実装例を見ます.モデルのパラメータや事前分布等はコードにあるように設定し,サンプルサイズ100の線形ガウス状態空間モデルから擬似データを生成して,それにカルマンフィルターを適用しました.上の図は事前分布,$t=99$期の予測密度,$t=100$期のフィルタリング密度の等高線で,図の中の$x$は$t=100$期の状態変数の値を指します.下の図は推定したフィルタリング密度を用いた状態変数の予測とその95%信頼区間(青色)と,シミュレートした状態変数(オレンジ)をプロットしたものです.
千葉大学/Nospareの 米倉 です.今回はカルマンフィルターについて解説していきたいと思います. フィルターとあるように, カルマンフィルターが出来る基本的なことは線形ガウス状態空間モデルのフィルタリング密度を逐次的に求めること です.ここで2つのキーワード,「線形ガウス状態空間モデル」と「フィルタリング密度」という単語が出てきましたので,まずはそれらについて解説します. 状態空間モデルとは2つの確率過程からなります.1つは潜在変数・状態変数・隠れ変数といわれるもので,これは直接観測できないがマルコフ連鎖に従う変数だとモデリングされます.例えば景気の良し・悪し等,概念として存在するけれど直接は観測できないものを想像してください.2つめは観測値で,これは直接観測できるもの,つまりデータです.ただし変数に依存して観測されるとします.今の例ですと,例えば株価などを想像してください.意味としては株価は景気の良し悪しに依存して決まるということです.この観測値にも「状態変数で条件づけると過去の自分自身とは独立となる」という仮定を置きます. のこる - ウィクショナリー日本語版. 次に 小林先生の過去の記事 と被りますが,数式を用いて状態空間モデルを定義したいと思います.まず$t$期の状態変数を$x_{t}$とかき,観測値を$y_t$とかきます.次に状態変数が従うマルコフ連鎖の密度関数を$f(x_{t}\mid x_{t-1})$,$y_{t}$を$x_{t}$で条件づけた時の密度関数を$g(y_{t}\mid x_{t})$と一般的な形として書くことができ,この2つの密度関数で状態空間モデルはモデリングされます.以下は小林先生の記事からの画像の転用で,状態空間モデルの変数の依存関係が目で分かると思います. $x_{1:t}:=(x_1,..., x_t)$,$y_{1:t}:=(y_1,..., y_t)$とします.この時マルコフ性とは$x_{1:t-1}$で条件づけた$x_t$の条件付き密度$p(x_t\mid x_{1:t-1})$が$f(x_t\mid x_{t-1})$となることを指します.一方で,観測値の条件付き独立の仮定とは$p(y_t\mid y_{1:t-1}, x_t)=g(y_t\mid x_t)$となること指します. 線形ガウス状態空間モデルとは$f(x_{t}\mid x_{t-1})$と$g(y_{t}\mid x_{t})$を線形かつガウシアンとモデリングした状態空間モデル のことです.${x_t}$を$d_x$次元のベクトル,${y_t}$を$d_y$次元のベクトルとしたときにこれを具体的に書くと,$$x_{t}=Ax_{t-1}+u_{t}$$ $$y_{t}=Bx_{t}+v_{t}$$ となります.ここで,$A$は$d_x\times d_x$行列,$B$は$d_y\times d_x$行列,$u_t$と$v_t$はそれぞれ多変量正規分布$N(0, \Sigma)$,$N(0, R)$に独立に従う確率ベクトルだとします.つまりこのモデリングだと,$f(x_t\mid x_{t-1})=N(x_t;Ax_{t-1}, \Sigma), g(y_t\mid x_t)=N(y_t;Cx_t, R)$となります.ここで$N(a;b, c)$は$a$で評価した平均ベクトル$b$,共分散行列$c$の多変量正規分布の密度関数です.ここでは簡単化のために両者を独立としたり,$A, B, \Sigma, R$が時間$t$に依存しないようにしていますが拡張も可能です.下のコードは$d_x=d_y=2$の時の,線形ガウス状態空間モデルから擬似データを生成するJuliaのコードです.
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もし思い当たることがあるなら、冷静に話し合ったほうがよい時期なのかもしれません。 また、恋愛関係ではなく仕事や学校の夢であれば、夢占いで自転車で道に迷う場合は、仕事や勉強がはかどらないことを示唆しています。 今のあなたは暴走していませんか? 暴走がきっかけでトラブルを招きかねない暗示ですから、まずは冷静さを取り戻しましょう。 【夢占い】自転車が雨に濡れる夢 夢占いで自転車が雨に濡れている意味を紹介します。 雨に濡れながらも自転車で自分が走っているなら、「あなたはすでに、自分の力で自分の道が切り開ける力を備えている」というメッセージです。 雨が強ければ強いほど、また、自分が気持ちよく乗っていればいるほど、その意味合いはさらに強くなります。 また、夢占いで自転車が雨に濡れるているとき、自転車だけが濡れていて自分は雨に濡れていない場合。 誰かのおかげで、トラブルや悩みが洗い流されるように消えると示唆されています。 雨が強ければ強いほど、トラブルも悩みはキレイさっぱり消えてなくなりますよ。 【夢占い】自転車の鍵の夢 夢占いで自転車の鍵を夢に見た場合は、「今がどんな状況であっても、自発的に行動を起こし始めるでしょう」というメッセージです。 たとえば恋愛の夢で自転車の鍵が現れたら、これから恋愛に対して積極的になる暗示。 また、仕事や勉強の夢であれば、自発的に新しい行動をするようになるというメッセージです。 今のあなたには、新しい道を切り開く力があふれています。 ただし、自転車は車やバイクに比べると遅いので、スピード感はないかもしれません。 でも夢占いで自転車の鍵を夢に見た場合は、堅実に、着実に前に進めますよ!