論文の概要: Computer Model Calibration with Time Series Data using Deep Learning and Quantile Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.13066v2
• Date: Tue, 8 Sep 2020 06:10:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-23 17:01:51.113735
• Title: Computer Model Calibration with Time Series Data using Deep Learning and Quantile Regression
• Title（参考訳）: 深層学習と量子回帰を用いた時系列データを用いた計算機モデル校正
• Authors: Saumya Bhatnagar, Won Chang, Seonjin Kim Jiali Wang
• Abstract要約: 既存の標準校正フレームワークは、モデル出力と観測データが高次元依存データである場合、推論の問題に悩まされる。 モデル出力と入力パラメータの逆関係を直接エミュレートする長期記憶層を持つディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく新しいキャリブレーションフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6758573326215689
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computer models play a key role in many scientific and engineering problems. One major source of uncertainty in computer model experiment is input parameter uncertainty. Computer model calibration is a formal statistical procedure to infer input parameters by combining information from model runs and observational data. The existing standard calibration framework suffers from inferential issues when the model output and observational data are high-dimensional dependent data such as large time series due to the difficulty in building an emulator and the non-identifiability between effects from input parameters and data-model discrepancy. To overcome these challenges we propose a new calibration framework based on a deep neural network (DNN) with long-short term memory layers that directly emulates the inverse relationship between the model output and input parameters. Adopting the 'learning with noise' idea we train our DNN model to filter out the effects from data model discrepancy on input parameter inference. We also formulate a new way to construct interval predictions for DNN using quantile regression to quantify the uncertainty in input parameter estimates. Through a simulation study and real data application with WRF-hydro model we show that our approach can yield accurate point estimates and well calibrated interval estimates for input parameters.
• Abstract（参考訳）: コンピュータモデルは、多くの科学的、工学的問題において重要な役割を担っている。 コンピュータモデル実験における不確実性の主な源は入力パラメータの不確実性である。 コンピュータモデルキャリブレーション(computer model calibration)は、モデル実行と観測データからの情報を組み合わせて入力パラメータを推測する形式的な統計手順である。 既存の標準校正フレームワークは、エミュレータ構築の困難さや、入力パラメータとデータモデル差分の影響の非識別性により、モデル出力と観測データが大時系列などの高次元依存データである場合、推論問題に悩まされる。 これらの課題を克服するために、モデル出力と入力パラメータ間の逆関係を直接エミュレートする長期記憶層を持つディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく新しいキャリブレーションフレームワークを提案する。 ノイズによる学習”の概念を採用して、DNNモデルをトレーニングし、入力パラメータの推論に対するデータモデルの不一致からの影響を除去します。 また,入力パラメータ推定の不確かさを定量化するために,量子化回帰を用いたdnnの区間予測手法を提案する。 wrf-hydroモデルを用いたシミュレーション研究と実データ応用により,入力パラメータの正確な点推定と高精度区間推定が得られることを示す。

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