[4G3-GS-2] 機械学習：一般

[4G3-GS-2-01] 残差モデルに基づく未知メカニズムに関わる説明変数の推定

〇東 大介¹、鷲尾 隆¹ (1. 大阪大学)

キーワード：物理的回帰モデリング、データ同化、変数重要度

本研究では，対象の事前知識に基づき，原因変数を説明変数，結果変数を目的変数とする近似物理モデルMpと，そのモデルの目的変数推定値と対象から得られる目的変数観測値との残差を推定する統計的残差回帰モデルMsを用いて，Mrの説明変数の重要度から，対象構造の未知メカニズムに関わる説明変数を推定する手法を提案する．対象に関して，近似物理モデルMpで捉えきれない残差を残差モデルMrが学習するため，Mrは近似物理モデルに含まれていない対象の未知メカニズムに関する情報を含んでおり，Mrにおいてその情報をもたらす未知メカニズムに関わる説明変数の重要度が高くなる．本手法を雨水貯留タンクシミュレーションに適用し，対象の未知メカニズムに関わる説明変数を推定可能であり，またMpとMrの組み合わせによってより高精度な目的変数値を推定できることを確認した．