本研究では、高速カタマランであるデルフト372モデルの不確実性を考慮した航行予測のために、アンサンブルベースのハンケル動的モード分解（HDMDc）を提案し、その検証を行います。実験では、波の高さ、上下動、ピッチ、仮想飛行甲板速度などのデータを収集し、トレーニング、検証、テストセットに整理しました。HDMDcアルゴリズムは、状態と入力を時間遅延したコピーで拡張し、非線形効果と記憶効果を捉えた線形低次元モデルを構築します。ベイズ的アプローチ（BHDMDc）と頻度主義的アプローチ（FHDMDc）を使用して予測精度と不確実性の定量化を比較した結果、FHDMDcが予測精度を向上させることが示され、実験データと一致する確率密度関数を生成しました。これにより、設計や運用サポートにおける信頼性の高い航行予測が実現されました。