2024A-OS2-5 アンサンブルニューラルネットワークを用いた船舶操縦運動の確率的予測

抄録

船舶の操縦モデルの推定において，システム同定は実用的なアプローチの一つである．特に，物理的な事前知識を必要としないノンパラメトリックSIは，あらかじめモデルの構造を決定する必要がないことやモデルの表現力が高いという利点を持つが，予測精度が与えられたデータの分布や質に依存しやすい弱点も併せ持っている．そこで，本稿では，データ不足によるモデルの不確実性を考慮した船舶運動の予測を実現するため，ニューラルネットワークを用いた操縦モデルにアンサンブル学習を適用し，アンサンブルモデルに基づいた確率的運動予測手法を提案する．提案手法の有効性を検証するため，MMGモデルに基づくシミュレーションデータを用いて，予測精度および不確実性の推定精度を示す．