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J-GLOBAL ID：202002241935645029   整理番号：20A1906679

クープマン作用素論に基づく非線形動的現象のデータ駆動型解析と降水短期予測への適用

DATA-DRIVEN ANALYSIS OF NONLINEAR DYNAMICS BASED ON KOOPMAN OPERATOR THEORY AND ITS APPLICATION TO SHORT-TERM PRECIPITATION FORECAST

著者 (4件)： 宮本崇 (山梨大学 工学域スマート社会基盤創造研究ユニット) ,  ZHENG Shitao (山梨大学 大学院工学専攻土木環境工学コース) ,  阿部雅人 (株式会社BMC) ,  岩波越 (防災科学技術研究所)
資料名： 土木学会論文集 A2(応用力学)(Web)  (Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. A2 (Applied Mechanics) (Web))
巻： 76  号： 1  ページ： 22-37(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0102B  ISSN： 2185-4661  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： センシング技術とデータ解析手法の発展を背景に,深層学習を代表としたデータ駆動型アプローチの適用が土木工学分野において進んでいるが,計算過程に対する解釈性や物理的な知見の反映の余地など,現象の解析・予測のために求められる課題も顕在化している.本稿では,動的現象に対する数理モデル・データ駆動の統合型アプローチであるクープマン作用素解析の方法論を概説し,数値実験の下でその有効性を示す.また,データ駆動型手法による予測精度の向上が期待されている降水短期予測の問題において同手法の適用を試みる.適用においては,過渡的な現象への適用が原理的に困難であったクープマン作用素解析の性質を考慮して,運動学的解析とクープマン作用素解析の混成による新たな解析手法を提案し,その有効性について検討を行う.(著者抄録)

シソーラス用語： *非線形力学 ,  *データフロー制御 ,  *降水予報 ,  Koopmans定理 ,  方法論 ,  定式化 ,  数値積分 ,  過渡解析 ,  短期予測 ,  時間発展 ,  遷移状態 ,  信頼度 ,  関数解析 ,  解析 ,  度
準シソーラス用語： 作用素論 ,  クープマン作用素

著者キーワード (4件)： Koopman operator analysis ,  nonlinear dynamics ,  data-driven analysis ,  precipitation forecast

分類 (2件)： 力学  (BA04000D) ,  天気予報  (DC05020O)

引用文献 (40件)：

• Kitchin, R. : Big Data, new epistemologies and paradigm shifts, Big Data & Society, Vol. 1, No. 1, pp. 1-12, 2014.
• LeCun, Y., Bengio, Y. and Hinton, G. : Deep leaning, Nature, Vol. 521, pp. 436-444, 2015.
• Deng, L. and Yu, D. : Deep learning: methods and applications, Foundations and Trends in Signal Processing, Vol. 7, No. 3-4, pp. 197-387, 2014.
• Litjens, G., Kooi, T., Bejnordi, B. E., Setio, A. A. A., Ciompi, F., Ghafoorian, M., van der Laak, J. A. W. M., van Ginneken, B. and Sanchez, C. I. : A survey on deep learning in medical image analysis, Medical Image Analysis, Vol. 42, pp. 60-88, 2017.
• Min, S., Lee, B. and Yoon, S. : Deep learning in bioinformatics, Briefings in Bioinformatics, Vol. 18, No. 5, pp. 851-869, 2016.

タイトルに関連する用語 (7件)： 作用素論 ,  非線形 ,  現象 ,  データ駆動 ,  解析 ,  降水 ,  短期予測