An Importance quantification technique in uncertainty analysis for computer models

計算コードの不確実さ解析における重要度評価手法

計算コードの入力値に不確実さが含まれているとき、その出力値(計算結果)は不確実さを有する。出力値の不確実さに寄与する入力変数を識別すること(重要度評価)が重要である。本報では、重要度評価に関する新しい計算手法を開発した。同手法は、Hora及びImanの提案した重要度の尺度を、元の計算モデルに基づきLHS(Latin hypercube sampling)法を用いて計算するものである。また、本手法では連続変数ばかりでなくモデルオプション等の入力変数も重要度評価の対象とすることができる。本手法を幾つかの計算モデルに適用し、その使いやすさ、適応可能性、そして結果の信頼性に関する検討を行なうとともに、従来の回帰分析法を用いた分析結果との比較検討を行なった。

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使用言語	:	English
掲載資料名	:	Proc. of lst Int. Symp. on Uncertainty Modeling and Analysis
巻	:
号	:
ページ数	:	p.398 - 403
発行年月	:	1990/12
発表会議名	:	Int. Symp. on Uncertainty Modeling and Analysis
開催年月	:	1990/12
開催都市	:	America
開催国	:
キーワード	:	Importance Analysis; Sensitivity Analysis; Latin Hypercube; Sampling; Regression Method; Uncertainty Reduction

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登録番号 : B19900546
抄録集掲載番号 : 190060
論文投稿番号 : 10087

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