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石神 努; 本間 俊充
Proc. of lst Int. Symp. on Uncertainty Modeling and Analysis, p.398 - 403, 1990/12
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。
石神 努; 本間 俊充
JAERI-M 89-111, 27 Pages, 1989/09
計算モデル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ための重要度評価について、新しい計算手法を開発した。同手法は、HoraおよびImanの提案した不確実さ減少の概念に基づいた重要度の尺度を、元の計算モデルに基づきモンテカルロ法あるいは改良型モンテカルロ法を用いて計算するものである。同手法ならびに従来の回帰分析法を、線量予測用計算コード、TERFOC(Terrestrial Food Chain)およびPSA(Probabilistic Systems Assessment)、に適用し、これらの手法の有用性についての比較検討を行った。