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J-GLOBAL ID：201902247103324901   整理番号：19A0492241

フローネットワークのBayesと最大エントロピー解析の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison Between Bayesian and Maximum Entropy Analyses of Flow Networks†

著者 (2件)： Waldrip Steven H. (School of Engineering and Information Technology, The University of New South Wales, Canberra, ACT 2600, Australia) ,  Niven Robert K. (School of Engineering and Information Technology, The University of New South Wales, Canberra, ACT 2600, Australia)
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 19  号： 2  ページ： 58  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,水,電気および輸送ネットワークのような流れネットワークの解析のために,Bayes推論および最大エントロピー(MaxEnt)法の適用を比較した。2つの方法は,決定論的解を得るための不十分な情報があるとき,流量と他の変数の確率的予測を可能にする利点を有し,また,不確実性の影響も含めることができる。推論の両方の方法は,データまたは制約の形で,新しい情報の包含により事後確率密度関数(pdf)に先立って更新する。MaxEnt法は,Lagrange乗算器の方法を用いて,制約条件に従うエントロピー関数を最大化し,事後を与える。一方,Bayes法は,測定データを組み込んだ尤度関数により事前に多重化することにより,その後部を与える。本研究では,標準モーメント制約に加えて,事前あるいは確率的制約として含まれるソフト制約を用いてMaxEntを検討した。著者らは,事前がGauss型であるとき,ソフト事前制約条件を有するBayes推論とMaxEnt方法の両方が同じ後部平均を与えるが,それらの共分散は異なることを示した。Bayes法において,変数間の相互作用を,事後pdf内の二次または高次交差項を用いて尤度関数を通して適用した。対照的に,MaxEnt法はLagrange乗算器を用いた変数間の相互作用を組み込み,後方共分散における二次相関項を避けた。従って,ソフト事前制約を持つMaxEnt法は,Bayes推論に対する数値的利点を持ち,その中で,共分散項がその積分において回避される。ソフトな確率的制約を持つ第二MaxEnt法は,その異なる定式化により,他の二つの方法と同じではなく,類似の事後平均を与えることを示した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多重化 ,  相互作用 ,  予測 ,  定式化 ,  Bayes推定 ,  不確実性 ,  尤度関数 ,  *ネットワーク ,  モーメント ,  事後確率 ,  正規分布 ,  流量 ,  共分散
準シソーラス用語： 決定論 ,  *最大エントロピー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 最大エントロピー解析 ,  ベイズ推論 ,  確率 ,  流れ ,  ネットワーク

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

引用文献 (35件)：

• Sivia, D.; Skilling, J. Data Analysis: A Bayesian Tutorial, 2nd ed.; Oxford University Press: Oxford, UK, 2006.
• Rougier, J.; Goldstein, M. A Bayesian analysis of fluid flow in pipe-lines. J. R. Stat. Soc. 2001, 50, 77-93.
• Savic, D.A.; Kapelan, Z.S.; Jonkergouw, P.M. Quo vadis water distribution model calibration? Urban Water J. 2009, 6, 3-22.
• Hutton, C.J.; Kapelan, Z.; Vamvakeridou-Lyroudia, L.; Savic, D. Real-time demand estimation in water distrubtion systems under uncertainty. In Proceedings of the 14th Water Distribution Systems Analysis Conference ( WDSA 2012), Adelaide, Australia, 24-27 September 2012; pp. 1374-1385.
• Hutton, C.; Kapelan, Z. Real-time Burst Detection in Water Distribution Systems Using a Bayesian Demand Forecasting Methodology. Procedia Eng. 2015, 119, 13-18.

タイトルに関連する用語 (2件)： フローネットワーク ,  エントロピー解析