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J-GLOBAL ID：201302295869249291   整理番号：13A0152724

確率的コンピューターモデルキャリブレーションと予測のための逐次的方法

A sequential approach for stochastic computer model calibration and prediction

著者 (2件)： YUAN Jun (Dep. of Industrial and Systems Engineering, National Univ. of Singapore, 117576 Singapore, SGP) ,  NG Szu Hui (Dep. of Industrial and Systems Engineering, National Univ. of Singapore, 117576 Singapore, SGP)
資料名： Reliability Engineering & System Safety  (Reliability Engineering & System Safety)
巻： 111  ページ： 273-286  発行年： 2013年03月 
JST資料番号： D0980B  ISSN： 0951-8320  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンピューターモデルは,複雑で高価な実プロセスやシステムを模擬するために広く使用されている。コンピューターモデルを意思決定のための実システムの評価と認証に使用する場合,モデルの予測精度を改善するために,コンピューターモデルをキャリブレーションすることがしばしば重要になる。本論文では,確率的コンピューターモデルキャリブレーションと予測のための逐次的方法を提案した。より正確には,追跡予測とコンピューターモデル解析におけるキャリブレーションパラメータ不確実性を含む,いろいろな不確実性を考慮した確率的コンピューターモデルキャリブレーションのための,代理ベースBayes手法を提案した。キャリブレーションと予測の不確実性を定量化するための,キャリブレーションパラメータの事後分布,および実プロセスとコンピューターモデル双方の予測分布を導き,解析的キャリブレーションと予測結果を提供した。コンピューターモデルの検証に使用できる,実プロセスとコンピューターモデル間の不一致項の予測分布も導いた。さらに,より良いキャリブレーションと予測性能を得るために,限られたデータ資源を効率的に使用する目的で,限られた資源を効果的に割付できる,二段階逐次的方法を提案した。提案した方法の精度と効率を,数値例で説明した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *システムモデル ,  キャリブレーション ,  *計算機シミュレーション ,  精度 ,  シーケンシャル処理 ,  Gauss過程 ,  Bayes推定 ,  不確実性 ,  確率分布 ,  資源割付
準シソーラス用語： *コンピュータモデル ,  パラメータ不確実性 ,  確率的シミュレーション ,  事後分布 ,  定量化 ,  予測精度

分類 (1件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 確率 ,  予測 ,  逐次