An importance quantification technique in uncertainty analysis for computer models

Abstract

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。

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