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J-GLOBAL ID：202202276760823341   整理番号：22A1060113

時空的に変動する地球データのノンパラメトリックモデリングとシミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Non-parametric modelling and simulation of spatiotemporally varying geo-data

著者 (3件)： Wang Yu (Department of Architecture and Civil Engineering, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong SAR, People’s Republic of China) ,  Hu Yue (Department of Architecture and Civil Engineering, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong SAR, People’s Republic of China) ,  Phoon Kok-Kwang (Architecture and Sustainable Design/Information Systems Technology and Design, Singapore University of Technology and Design, Singapore)
資料名： Georisk: Assessment and Management of Risk for Engineered Systems and Geohazards  (Georisk: Assessment and Management of Risk for Engineered Systems and Geohazards)
巻： 16  号： 1  ページ： 77-97  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5862A  ISSN： 1749-9518  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 空間的または時間的に変化するジオデータのモデリングとシミュレーションは,民間インフラストラクチャとスマート都市のデジタル双晶の開発において,極めて重要な役割を果たす。しかし,ジオデータに関する測定は,しばしばまばらであり,疎な測定から直接空間的に変化するジオデータをモデル化するか,シミュレートするのは難しい。ノンパラメトリック法は,適切なパラメトリックモデルまたは関数形式の選択の困難さを迂回し,データ駆動方式でジオデータの複雑な特性を模倣するための大きな柔軟性を提供するので,この課題に取り組むのに魅力的である。本論文は,スペクトル表現または圧縮センシング/サンプリング(CS)のフレームワークの下で,時空的に変化するジオデータのノンパラメトリックモデリングとシミュレーションの最先端のレビューを提供した。未知の傾向関数,限界確率密度関数(PDF),および空間的または時間的自己共分散構造のモデリングを含む,スペクトル表現ベースの方法とCSベースの方法の間の類似性と差異を議論した。スパース測定(すなわちNyquist周波数より低いサンプリング周波数を扱うことができる)とスパース測定の解釈に関連する不確実性の組み込みのための優れた性能のようなCSベースの方法の利点を強調した。数値例を示し,スペクトル表現ベース法とCSベース法の両方を実証した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 双晶 ,  データ ,  不確実性 ,  *地球 ,  都市 ,  ノンパラメトリック法 ,  スペクトル ,  *モデリング ,  柔軟性 ,  インフラストラクチャー ,  確率モデル ,  確率密度関数
準シソーラス用語： サンプリング周波数 ,  パラメトリックモデル ,  データ駆動 ,  圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 時空間変動 ,  スパースデータ ,  ノンパラメトリック法 ,  スペクトル表現 ,  圧縮センシング

分類 (2件)： 統計学  (AB08000H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時空 ,  地球 ,  パラメトリックモデリング ,  シミュレーション