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J-GLOBAL ID：201702234570216028   整理番号：17A0813668

ベイズモデルの平均を解く新しい方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

著者 (4件)： Tian Xiangjun (中国科学院大气物理研究所) ,  Xie Zhenghui (中国科学院大气物理研究所) ,  Wang Aihui (中国科学院大气物理研究所) ,  Yang Xiaochun (南京信息工程大学大气科学学院)
資料名： Zhongguo Kexue. Diqiu Kexue  (Zhongguo Kexue. Diqiu Kexue)
巻： 41  号： 11  ページ： 1679-1687  発行年： 2011年 
JST資料番号： C2584A  ISSN： 1674-7240  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ベイズモデル平均(BAYESIAN MODEL AVERAGING,BMA)は最近提案された多モードアンサンブル予報のための統計的手法である。BAYESモデルは,モデル集合における各々の競争モデルの重みと分散を正確に推定する必要がある。しばしば採用される方法は,期待値最大化(EXPECTATION-MAXIMIZATION,EM)法とMARKOV連鎖モンテカルロ(マルコフ CHAIN MONTE CARLO,MCMC)法であり,両方法とも優劣がある。まず第一に,BMAの(対数)尤度関数を改良することによって,BMAの重みづけと1の明示的制約を必要とせず,有限記憶の擬似NEWTON最適化アルゴリズム(LBFGS-B)を用いて,それらを最大する。これらの問題を解決するために,BAYESモデルの平均を解決するための新しい方法(BMA-BFGS)を提案した。3つの陸面モデルを用いて,土壌湿度の多モード数値シミュレーションを行った。計算精度に関しては,BMA-BFGSの精度はMCMC法とほぼ一致し,EMアルゴリズムよりも優れていた。計算の計算において,BMA-BFGSの計算時間はEMアルゴリズムに匹敵し,MCMC法よりもはるかに小さかった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計的方法 ,  尤度関数 ,  土壌水 ,  CPU時間 ,  重みづけ ,  *多モード ,  モンテカルロ法 ,  アンサンブル予報
準シソーラス用語： MCMC ,  計算精度 ,  数値シミュレーション ,  陸面モデル ,  最適アルゴリズム ,  EMアルゴリズム ,  *Bayes法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： ベイズモデル ,  平均 ,  提案