高精度な時系列予測を行うためには、時系列の周期性の抽出と利用が重要である。しかし、時系列には複数の異なる周期性があり、これらの周期性は互いに影響を及ぼし合っているため、この複雑な関係をモデリングすることは困難である。例えば、現在の分析方法では週や月という周期性の分析を行っているものの、これらは独立に分析されている。しかし、実際には、月末の日曜日だけは販売量が大きくなるなど、週の要素と月の要素が組み合わされて大きな影響を与える状況が存在する。そこで、本研究では日常生活に深く関わる時系列を分析するために複数の異なる周期の重ね合わせを考慮した分析フレームワークを提案し、予測性能の評価を行なう。