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J-GLOBAL ID：202202232085622884   整理番号：22A0920373

ハイブリッドモデル予測制御を用いた逐次意思決定ポリシーによる妊娠体重増加を調節するための行動介入の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimizing behavioral interventions to regulate gestational weight gain with sequential decision policies using hybrid model predictive control

著者 (10件)： Guo Penghong (School for Engineering of Matter, Transport, and Energy, Arizona State University, Tempe, AZ 85287-6106, USA) ,  Rivera Daniel E. (School for Engineering of Matter, Transport, and Energy, Arizona State University, Tempe, AZ 85287-6106, USA) ,  Dong Yuwen (School for Engineering of Matter, Transport, and Energy, Arizona State University, Tempe, AZ 85287-6106, USA) ,  Deshpande Sunil (School for Engineering of Matter, Transport, and Energy, Arizona State University, Tempe, AZ 85287-6106, USA) ,  Savage Jennifer S. (Department of Nutritional Sciences and Center for Childhood Obesity Research, Pennsylvania State University, University Park, PA, USA) ,  Hohman Emily E. (Department of Nutritional Sciences and Center for Childhood Obesity Research, Pennsylvania State University, University Park, PA, USA) ,  Pauley Abigail M. (Exercise Psychology Laboratory, Department of Kinesiology, Pennsylvania State University, University Park, PA, USA) ,  Leonard Krista S. (Exercise Psychology Laboratory, Department of Kinesiology, Pennsylvania State University, University Park, PA, USA) ,  Downs Danielle Symons (Exercise Psychology Laboratory, Department of Kinesiology, Pennsylvania State University, University Park, PA, USA) ,  Downs Danielle Symons (Department of Obstetrics and Gynecology, Pennsylvania State University College of Medicine, Hershey, PA, USA)
資料名： Computers & Chemical Engineering  (Computers & Chemical Engineering)
巻： 160  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0199C  ISSN： 0098-1354  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過剰な妊娠体重増加は,制御システムに基づく介入の最近の焦点である重要な公衆衛生上の懸念である。健康なMomゾーン(HMZ)は,コントロールエンジニアリングアプローチを用い,過体重または肥満の妊娠女性に対する体重増加を管理するため,個別的および「集中的な適応」介入を開発し,検証することを目的とした介入研究である。本論文では,ハイブリッドモデル予測制御(HMPC)が,介入用量を割当てるのにどのように使用可能かを示し,その結果,各個人に特有な用量で処方された介入を生成する。混合論理動的(MLD)モデルは,介入コンポーネントのカテゴリー(離散レベル)線量と混合整数線形制約へのそれらの逐次割当てに対する要求を強制する。1つのHMZ参加者からのデータを使用して,エネルギーバランスと行動変化理論を統合する包括的システムモデルを用いて,HMZ介入のためのHMPCベースの制御システムの作動を説明した。シミュレーションは,行動医学における最適化複合介入を可能にする手段としてのHMPCの有用性,および「IF-THEN」決定ルールに依存する従来の介入とは対照的に,HMPCフレームワークの利点を示した。Copyright 2022 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： エネルギー収支 ,  *最適化 ,  *意思決定 ,  *妊娠 ,  システムモデル ,  放射線量 ,  *モデル ,  公衆衛生 ,  *体重増加 ,  予測制御 ,  妊婦
準シソーラス用語： 介入研究 ,  過体重 ,  *ハイブリッドモデル ,  行動変化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ハイブリッドモデル予測制御(HMPC) ,  混合論理動力学(MLD)モデル ,  妊娠体重増加 ,  行動介入 ,  逐次決定ポリシー

分類 (2件)： 化学プロセスの制御  (XC02020N) ,  化学プロセスの解析  (XC01030R)

タイトルに関連する用語 (8件)： モデル予測制御 ,  逐次 ,  意思決定 ,  妊娠 ,  体重増加 ,  調節 ,  行動 ,  最適化