ストラテジ系 / 企業活動
シミュレーションのデータ同化
シミュレーションのデータ同化は、観測データを取り込みながらモデルの状態を補正し、予測精度を高める方法です。
もう少し詳しく
シミュレーションモデルは前提や初期値のずれによって現実から離れることがあります。データ同化では、センサや観測によって得られた実データをモデルに反映し、現在の状態をより正確に推定します。天気予報、交通予測、設備監視など、時間とともに状態が変わる対象で有効です。
試験での見方
例：気象モデルに最新の気温、湿度、気圧の観測値を取り込み、翌日の天気予測を更新します。
データ同化は『観測データでシミュレーションを補正する』と押さえましょう。単に過去データでグラフを作ることではありません。