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J-GLOBAL ID：202002215873083210   整理番号：20A1105315

時系列クラスタリングを用いた行動ベースのシナリオ発見【JST・京大機械翻訳】

Behavior-based scenario discovery using time series clustering

著者 (3件)： Steinmann Patrick (Biometris, Wageningen University & Research, Wageningen, the Netherlands) ,  Auping Willem L. (Faculty of Technology, Policy & Management, Delft University of Technology, Delft, the Netherlands) ,  Kwakkel Jan H. (Faculty of Technology, Policy & Management, Delft University of Technology, Delft, the Netherlands)
資料名： Technological Forecasting and Social Change  (Technological Forecasting and Social Change)
巻： 156  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0572B  ISSN： 0040-1625  CODEN： TFSCB3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： シナリオ発見は,探索モデル実行の集合を通して共通入力空間特性を同定するためのモデルベース意思決定支援において広く使用されている方法である。時間にわたる挙動によるモデル実行に対して,これらの特性は,それぞれの実行を単一値に低減することによって同定され,それは潜在的に決定に関連した動力学を不明瞭にする。モデル実行の集合に時系列クラスタリングを適用することにより,シナリオにおける動力学を考慮する問題を扱い,次に各クラスタに対する共通入力特性を見出した。これにより入力空間を複数のシナリオに分離し,それぞれは明確なモデル動的に対応する。政策介入は,これらの部分空間の重なりを分析することによって,異なるシナリオで目標とすることができる。著者らの研究は,生態系や技術インフラのような複雑な非線形システムの管理に高度に関連する時間にわたるシステム挙動の考慮を改善することにより,シナリオを拡大する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 非線形系 ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ ,  生態系 ,  インフラストラクチャー
準シソーラス用語： 部分空間 ,  意思決定支援 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： シナリオ ,  シナリオ発見 ,  探索的モデリング ,  時系列クラスタリング ,  深い不確実性 ,  政策分析

分類 (1件)： 研究開発  (AA03000V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 時系列 ,  クラスタリング ,  行動 ,  シナリオ ,  発見