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J-GLOBAL ID：201702225207427096   整理番号：17A0997930

進行性ラテンハイパーキューブサンプリング:環境モデルのロバストなサンプリングベース解析のための効率的なアプローチ【Powered by NICT】

Progressive Latin Hypercube Sampling: An efficient approach for robust sampling-based analysis of environmental models

著者 (3件)： Sheikholeslami Razi (Global Institute for Water Security, School of Environment and Sustainability, University of Saskatchewan, Saskatoon, Canada) ,  Razavi Saman (Global Institute for Water Security, School of Environment and Sustainability, University of Saskatchewan, Saskatoon, Canada) ,  Razavi Saman (Department of Civil and Geological Engineering, University of Saskatchewan, Saskatoon, Saskatchewan, Canada)
資料名： Environmental Modelling & Software  (Environmental Modelling & Software)
巻： 93  ページ： 109-126  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1588A  ISSN： 1364-8152  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： 問題,計算予算,ユーザニーズのサイズに比例するという効率的なサンプリング戦略は種々のサンプリングに基づく分析に必須である,感度及び不確実性解析である。本研究では,関心のある分布特性(ラテン超方格特性,空間充填など)を保存する進行が,進行性ラテンハイパーキューブサンプリング(PLHS)と呼ばれる,新しい戦略サンプル点を生成する逐次を提案し,サンプルサイズが増大するためである。ラテン超方格サンプリングとは異なり,PLHSは一連の小さいサブセット(スライス)のは,(1)最初のスライスであるラテン超方格,(2)スライスの進行性癒合は,ラテン超方格であり,任意の一次元射影における最大成層を達成するような生成,(3)全試料セットであるラテン超方格。PLHSの性能をモンテカルロシミュレーション,感度及び不確実性解析のための多重事例研究のベンチマークサンプリング戦略と比較した。著者らの結果は,PLHSは効率改善,収束,およびサンプリングベース分析のロバスト性をもたらすことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 効率化 ,  一次元 ,  *環境モデル ,  多重化 ,  感度解析 ,  射影 ,  事例研究 ,  部分集合 ,  成層 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  不確実性解析 ,  ユーザニーズ ,  *ラテンハイパーキューブサンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 計算機実験の設計 ,  逐次サンプリング ,  最適ラテン超方格サンプリング ,  モンテカルロシミュレーション ,  不確実性解析 ,  感度解析

分類 (2件)： オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： ラテンハイパーキューブサンプリング ,  環境モデル ,  ロバスト ,  サンプリング ,  解析