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J-GLOBAL ID：201702239104075003   整理番号：17A0442983

多目的最適化に基づく区間推定法を用いた洪水頻度解析【Powered by NICT】

Flood frequency analysis using multi-objective optimization based interval estimation approach

著者 (3件)： Kasiviswanathan K.S. (Department of Civil Engineering, Schulich School of Engineering, University of Calgary, 2500 University Drive NW, Calgary, AB T2N 1N4, Canada) ,  He Jianxun (Department of Civil Engineering, Schulich School of Engineering, University of Calgary, 2500 University Drive NW, Calgary, AB T2N 1N4, Canada) ,  Tay Joo-Hwa (Department of Civil Engineering, Schulich School of Engineering, University of Calgary, 2500 University Drive NW, Calgary, AB T2N 1N4, Canada)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 545  ページ： 251-262  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0584A  ISSN： 0022-1694  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 洪水頻度解析(FFA)は,水資源管理と水インフラストラクチャ設計のための必要なツールである。試料表現,分布選択,分布パラメータ推定における変動の存在のために,種々のレベルの不確実性,無視でき,回避可能でないを受ける洪水分位数推定。,FFAの従来の方法の代替法は,予測区間の形でのような不確実性を定量化するために望まれている。論文の主要な焦点は,FFA,推定された分布パラメータに反映される,データセットの非定常性から生じた予測区間を定量化し,最適化する新しい手法を開発することであった。FFAにおける洪水分位数の予測区間を構築するための分布パラメータの最適摂動を決定するために多目的最適化手法とアンサンブルシミュレーション法の組合せを提案した。提案したアプローチを実証するために,カナダ,アルバータ州,Bow川の二雨量観測所から収集した年最大日流量データを使用した。結果は,提案した方法は,予測区間を用いて定性的に分位数推定値の不確実性を捕捉できることを示唆し,構築した予測区間内に入る観測数はほぼ最大になるが,予測間隔を最小化した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *最適化 ,  インフラストラクチャー ,  アルバータ州 ,  推定量 ,  パラメータ推定 ,  不確実性 ,  雨量観測所 ,  カナダ ,  *洪水
準シソーラス用語： 非定常性 ,  位数 ,  水資源管理 ,  *洪水頻度解析 ,  *区間推定 ,  *多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 洪水頻度解析 ,  アンサンブルシミュレーション ,  多目的最適化 ,  予測間隔 ,  不確実性

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (2件)： 多目的最適化 ,  洪水頻度解析