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J-GLOBAL ID：202202267758470915   整理番号：22A1083398

連続時間における行動スイッチングによるグループ運動のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modelling group movement with behaviour switching in continuous time

著者 (5件)： Niu Mu (School of Mathematics and Statistics, University of Glasgow, Glasgow, UK) ,  Frost Fay (School of Mathematics and Statistics, University of Sheffield, Sheffield, UK) ,  Milner Jordan E. (School of Mathematics and Statistics, University of Sheffield, Sheffield, UK) ,  Skarin Anna (Department of Animal Nutrition and Management, Swedish University of Agricultural Sciences, Uppsala, Sweden) ,  Blackwell Paul G. (School of Mathematics and Statistics, University of Sheffield, Sheffield, UK)
資料名： Biometrics  (Biometrics)
巻： 78  号： 1  ページ： 286-299  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0071A  ISSN： 0006-341X  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： 本論文は,野生または半ドーム動物の同時追跡によって動機づけられた行動スイッチングを伴う連続時間における集団運動をモデル化する新しい方法を提示する。グループ内の各個体は,非観察の先導点に誘引される。しかし,各個体の行動状態は,ΔΨ追従とΔΨ独立性の間で切り替えることができる。線形確率微分方程式により,ΔΨ追従運動をモデル化し,一方,Brown運動として,ΔΨ独立運動をモデル化した。誘導点の動きは,Ornstein-Uhlenbeck(OU)プロセスまたはBrown運動(BM)としてモデル化され,それは,全体システムを,おそらく固有の非定常バージョンである,より高い次元のOrnstein-Uhlenbeckプロセスにする。不均一KalmanフィルタMarkov連鎖モンテカルロアルゴリズムを開発し,与えられた時点における各個体の拡散とスイッチングパラメータおよび挙動状態を推定した。この方法は,シミュレーションデータセットにおける真の行動状態を成功裏に回復させ,また,同時に追跡された再インデア(Rangifer tarandus)のグループをモデル化するために適用した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Brown運動 ,  シミュレーション ,  スイッチング ,  Bayes推定 ,  Markov連鎖 ,  線形性 ,  Kalmanフィルタ ,  確率微分方程式 ,  *連続時間系
準シソーラス用語： 非定常性 ,  集団運動 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 動物の動き ,  Bayes推論 ,  Kalmanフィルタ ,  多変量Ornstein-Uhlenbeckプロセス ,  確率微分方程式 ,  スイッチング拡散

分類 (5件)： 計算機網  (JC03000K) ,  一般相対論及び重力理論  (BA07030F) ,  強い相互作用の模型  (BF02040W) ,  宇宙論  (DB07000D) ,  ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 連続時間 ,  行動 ,  スイッチング ,  グループ ,  運動 ,  モデリング