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J-GLOBAL ID：201802243128354712   整理番号：18A0191471

変位値予測を改善するための同時ガウス過程メタモデル【Powered by NICT】

A joint Gaussian process metamodel to improve quantile predictions

著者 (2件)： Wang Songhao (Department of Industrial Systems Engineering and Management, National University of Singapore, 10 Kent Ridge Crescent, Singapore 119260, Singapore) ,  Ng Szu Hui (Department of Industrial Systems Engineering and Management, National University of Singapore, 10 Kent Ridge Crescent, Singapore 119260, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WSC  ページ： 1891-1902  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モデルを適合させるために使用分位数の入力推定は雑音の多い時変位値のためのメタモデルの開発は正確ではない。本論文では,多重応答モデルは,分位数メタモデルの適合と予測を改善するための相関と少ない予測と分位数をモデル化するため一緒に開発した。最初に,標準的な確率的Gauss過程モデルを拡張多重応答の場合に,単純なm設計点例を用いて単一モデルで関節モデルの利点を解析的に研究した。いくつか他の数値実験も実施し,その結果は,継手モデルは良好な性能を提供し,変位値予測を改善できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  *Gauss過程 ,  雑音 ,  *モデル
準シソーラス用語： 数値実験 ,  関節モデル ,  *メタモデル ,  *値予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 変位 ,  値予測 ,  ガウス過程 ,  メタモデル