文献

J-GLOBAL ID：201302289127006380   整理番号：13A1285690

非線形動的プロセスモデルのためのBayesパラメータ推定への擬モンテカルロ法

A Quasi-Monte Carlo Approach to Bayesian Parameter Estimation for Nonlinear Dynamic Process Models

著者 (1件)： KASHIWAYA Shigeru (Process Systems Enterprise Ltd. (PSE Japan), Kanagawa, JPN)
資料名： Journal of Chemical Engineering of Japan  (Journal of Chemical Engineering of Japan)
巻： 46  号： 4/7  ページ： 467-479  発行年： 2013年07月 
JST資料番号： S0629A  ISSN： 0021-9592  CODEN： JCEJAQ  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Bayes統計推論をプロセスモデルパラメータ推定に応用した。Bayes推論枠組はプロセスモデル非線形性を適切に扱う方法を提供することが期待された。推定パラメータの事後確率分布を尤度関数の擬モンテカルロ(QMC)シミュレーションによって計算した。モデルパラメータの最大事後(MAP)または限界事後モード(MPM)を同定し,これが,特に実験またはデータ点の数が限られている環境下では,最尤推定法(MLE)よりももっとロバストであると信じられた。提案法によって求めた信頼領域は,Fisher情報行列(FIM)の近似法または線形化によって計算した従来のまたは”保守的な”Cramer-Rao下限界(CRLB)の場合のように,必ずしも楕円ではなかった。幾つかの推定パラメータ間の”相関”は,研究に仮定したモデルに固有な”特異点”によって説明できることが示された。特に各パラメータのMPM推定は,そのような(部分的)特異モデル状態下でさえ,計算できた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 尤度関数 ,  非線形系 ,  *モンテカルロ法 ,  *Bayes推定 ,  *パラメータ推定 ,  工程 ,  動的系 ,  確率推論 ,  事後確率 ,  最尤法 ,  行列 ,  限界 ,  特異点
準シソーラス用語： 動的プロセス ,  Fisher情報行列 ,  Cramer-Raoの限界

分類 (1件)： 化学プロセスの解析  (XC01030R)

引用文献 (60件)：

• ALBERT, J. Bayesian Computation with R. 2007
• ASTER, R. C. Parameter Estimation and Inverse Problems. 2012, 255-260
• BADDELEY, A. J. ICM for Object Recognition. Comput. Stat. 1992, 2, 271-286
• BIEGLER, L. T. Nonlinear Parameter Estimation : A Case Study Comparison. AIChE J. 1986, 32, 29-45
• BILLINGSLEY, P. Probability and Measure. 1986, 259-280

タイトルに関連する用語 (5件)： 非線形 ,  動的プロセス ,  モデル ,  パラメータ推定 ,  モンテカルロ法