階層ベイズ推定によるパラメータ不確定性定量化の有用性

DOI Web Site 参考文献14件
  • 北原 優
    ライプニッツ大学ハノーファー　土木・測地学部
  • 北原 武嗣
    関東学院大学　理工学部土木学系
  • BEER Michael
    Leibniz University Hannover, Institute for Risk and Reliability

書誌事項

タイトル別名
  • HIERARCHICAL BAYESIAN MODEL UPDATING FOR QUANTIFYING UNCERTAINTIES IN MODEL PARAMETERS

説明

<p>老朽化や種々の環境要因による損傷など，既存構造物の性能は経年変化を受けている．このような状況下，構造物のライフサイクルマネジメントにおいて残存性能を適切に評価することが求められる．適切な残存性能評価のため，モデル応答と実挙動が可能な限り一致するよう観測に基づいた数値モデルの更新が重要となる．本研究では，観測データからモデルパラメータ不確定性を定量化するため，バタチャリヤ距離と階段状密度関数に基づく階層ベイズ推定手法を構築し，簡単な数値例題を通して通常のベイズ推定と提案手法の比較を行った．検討の結果，提案手法は様々な分布形状に対するロバスト性を有していること，また，観測誤差やパラメータ不確定性など種々の不確定性要因の組合せにも対応可能であることを示した．</p>

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参考文献 (14)*注記

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