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[3D5-GS-2-04] 対象事前知識に基づく回帰モデリングと不確定性推定法
キーワード：物理的回帰モデリング、データ同化、パラメータ分布推定
本研究では対象の事前知識に基づく構造を有する回帰モデルを用いて，対象に関する独立な複数の観測事例からなるデータから，確率的近似を用いてモデルパラメータや目的量の分布 を推定する手法を提案する．これにより，事前知識の下で外挿性に優れ，事前知識に照らし て意味の明確なモデルパラメータや目的量の事後分布の推定を可能とする．具体的には， 対象物理モデルなどを回帰モデルとして用いて，対象に関する観測事例データからモデルパラメータを最大事後確率推定し、ラプラス近似の下でパラメータ事後分布を推定する． さらにこれに基づいて，目的量の事後分布を推定する．本手法を２重振り子などの物理系に 適用し，ガウス過程回帰などより高精度な回帰モデルを得ることを確認した．
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