文献

J-GLOBAL ID：201802255763513406   整理番号：18A1672589

動的モード分解による河川データ分析

River Data Analysis by Dynamic Mode Decomposition

著者 (5件)： 伊郷恭平 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  村松正吾 (新潟大 工) ,  安田浩保 (新潟大 災害・復興科研) ,  早坂圭司 (新潟大 理) ,  CHEUNG Gene (国立情報学研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 182(SIP2018 57-64)  ページ： 19-24  発行年： 2018年08月13日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,河川の防減災に有効な計測および洪水予測技術の確立のために,新たな河川データ分析手法を提案する。世界各地で多発する河川の氾濫や洪水の被害軽減のために河川物理の特徴に対応する計測技術が求められている。同技術の実現のために,データ駆動アプローチに基づく河川物理メカニズムも解明が有効である。動的モード分解(DMD)は,非線形な力学系を無限次元の線形な時間発展式として記述する数式モデルを必要としないデータ駆動型の分析手法である。しかし,DMDには河川物理の特徴である空間的遷移と多重スケール性の表現に弱いという問題がある。そこで,DMDに畳込みスパース近似を導入した畳み込みスパースDMDを提案する。河川の実験模型より取得される高密度の水面,底面形状の時系列データを分析し,河川の計測および予測実現への提案法の有効性について評価検証する。(著者抄録)

シソーラス用語： *河川調査 ,  *データ解析 ,  モード解析 ,  分解 ,  モード ,  *動的解析 ,  断層画像 ,  データ表現 ,  データ構造 ,  性能 ,  予測 ,  モード分解
準シソーラス用語： *データ分析 ,  トモグラフィー画像 ,  スパース表現 ,  予測性能

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  河川調査・計画  (RC12020M)

引用文献 (10件)：

• 国土地理院,“平成30年7月豪雨に関する情報,” URL:http://www.gsi.go.jp/BOUSAI/H30.taihuu7gou.html,2018.7.28閲覧.
• 国土地理院,“平成29年7月九州北部豪雨に関する情報,”URL:http://www.gsi.go.jp/BOUSAI/H29hukuoka_ooita-heavyrain.html,2018.7.28閲覧.
• P.J. Schmid, “Dynamic mode decomposition of numerical and experimental data,” Journal of fluid mechanics, vol.656,pp.5-28, 2010.
• J.H. Tu, C.W. Rowley, D.M. Luchtenburg, S.L. Brunton, and J.N. Kutz, “On dynamic mode decomposition: Theory and applications,” Journal of Computational Dynamics, vol.1,no.2, pp.391-421, 2014.
• M.O. Williams, I.G. Kevrekidis, and C.W. Rowley, “A data - driven approximation of the koopman operator: Extendingdynamic mode decomposition,” Journal of Nonlinear Science,vol.25, no.6, pp.1307-1346, 2015.

タイトルに関連する用語 (3件)： モード分解 ,  河川 ,  データ分析