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J-GLOBAL ID：201002276525022925   整理番号：10A0456395

ダム貯水池における密度流潜入深度の予測 人工神経回路網による検討

Prediction of Density Flow Plunging Depth in Dam Reservoirs: An Artificial Neural Network Approach

著者 (1件)： UENES Fatih (Mustafa Kemal Univ., Antakya, TUR)
資料名： Clean - Soil, Air, Water  (Clean - Soil, Air, Water)
巻： 38  号： 3  ページ： 296-308  発行年： 2010年03月 
JST資料番号： D0969B  ISSN： 1863-0650  CODEN： CSAWAC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 貯水池の流れ,潜入点,潜入深度の正確な評価は,貯水池管理の要諦である。人工神経回路網,多重線形回帰及び二次元流体力学的検討によって,潜入点と潜入深度のシミュレーションモデルを構築した。このモデルを用いたシミュレーションによって流速,潜入点,潜入深度など密度流に関する諸指標を評価して,結果を実験値などと対比し,本手法の結果が従来法よりも実態への整合性が高い事を明らかにした。

シソーラス用語： トルコ共和国 ,  ダム管理 ,  *貯水池 ,  *密度流 ,  成層 ,  深さ ,  点 ,  予測技法 ,  ニューラルネットワーク ,  数学モデル ,  計算機シミュレーション
準シソーラス用語： 潜入深さ ,  潜入点

分類 (1件)： 貯水池,調整池  (RC16030Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ダム貯水池 ,  密度流 ,  深度 ,  予測 ,  人工神経回路網