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J-GLOBAL ID：201702277042553724   整理番号：17A1454907

Bayes推論を用いた非定常限界極値モデルからのリターン値分布の効率的な推定【Powered by NICT】

Efficient estimation of return value distributions from non-stationary marginal extreme value models using Bayesian inference

著者 (5件)： Ross Emma (Shell Projects & Technology, London SE1 7NA, United Kingdom) ,  Randell David (Shell Projects & Technology, 1031 HW Amsterdam, The Netherlands) ,  Ewans Kevin (Metocean Research Limited, New Plymouth 4310, New Zealand) ,  Feld Graham (Shell Projects & Technology, Aberdeen AB12 3FY, United Kingdom) ,  Jonathan Philip (Shell Projects & Technology, London SE1 7NA, United Kingdom)
資料名： Ocean Engineering  (Ocean Engineering)
巻： 142  ページ： 315-328  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0597A  ISSN： 0029-8018  CODEN： OCENBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 環境応答の極値は高いしきい値の超過のサンプルに一般化されたパレート分布を適合させることにより推定することができる。海洋嵐重症度などの応答への海洋学的応用では,しきい値とモデルパラメータは物理的共変量の関数。再現値の推定はしきい値選択により異なるので,基本的困難は,しきい値の適切なしきい値または間隔,特に懸念の選択あるいは推定した。歴史的研究は,しきい値選択のための証拠は,典型的な試料中の弱いことを示唆した。,,嵐のピーク有義波高の試料のための区分的ガンマ一般化Paretoモデル,嵐方向的,季節的共変量に関して非定常ここでは,Bayes推定を用いて推定した。分位点回帰(固定分位しきい値確率)を用いて,独立したガンマ(体)と一般化されたPareto(尾部)推定に先立つ試料を分割することである。の各メンバーは分位しきい値確率の広い範囲から分位数確率の選択に対応し,独立モデルのアンサンブルを推定した。診断ツールは,合理的なモデル性能に対応する分位しきい値確率の間隔を選択し,しきい値不確実性を組み込んだ極値クオンタイルの推論した。推定事後予測戻り値分布(10,000年のオーダーの長い再現期間)は,しきい値選択のための特に有用な診断ツールである,この戻り値は海洋設計における重要な給気である。再現期間が増加するとモンテカルロシミュレーションを用いた分布の推定になる計算的要求が厳しい。代替数値積分法の計算時間は再現期間を効果的に無関係であり,長い再現期間の計算効率を劇的に改善を示した。方法論を南シナ海位置,モンスーン条件を受け,方向性及び季節的変動を示し嵐ピークと海面状態有義波高への応用で示した。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： 予測 ,  季節的変動 ,  *Bayes推定 ,  海面状態 ,  数値積分 ,  海洋 ,  モンスーン ,  CPU時間 ,  不確実性
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  再現期間 ,  有義波高 ,  共変量 ,  Pareto分布 ,  *非定常性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 極限 ,  有義波高 ,  非定常 ,  スプライン ,  Bayes推論 ,  リターン値 ,  数値積分

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： Bayes推論 ,  非定常 ,  限界 ,  極値 ,  モデル ,  リターン ,  分布 ,  推定