文献

J-GLOBAL ID：201102222323077498   整理番号：11A0900653

自由ジャンプ下降流の対称拡大と非対称拡大のモデリング: 確率的勾配ブースティングの理論的解析と方法

MODELING OF FREE JUMPS DOWNSTREAM SYMMETRIC AND ASYMMETRIC EXPANSIONS: THEORITICAL ANALYSIS AND METHOD OF STOCHASTIC GRADIENT BOOSTING

著者 (1件)： MOHAMED A. Nassar (Water and Water Structures Engineering Dep., Fac. of Engineering, Zagazig Univ., Egypt, Zagazig)
資料名： Journal of Hydrodynamics Series B  (Journal of Hydrodynamics Series B)
巻： 22  号： 1  ページ： 110-120  発行年： 2010年 
JST資料番号： C5027A  ISSN： 1001-6058  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 予測データマイニングにおいて,確率的勾配ブースティング(SGB)の一般計算アプローチは有効な方法の一つである。その応用として,連続カテゴリーの予測因子があるときと,ないときでの分類問題や回帰解析がある。理論的および実験的研究の現在の目標は,SGBを用いて,矩形流路下降流(DS)の対称拡大および非対称拡大で生成した自由跳水をモデル化することであった。支配流動方程式を用いて,ジャンプ深さ比率の予測のための理論モデルを開発した。同時に,線形回帰を用いて統計モデルも開発した。修正傾斜ガイド壁を用いて,跳水の三つの異なるパラメータを実験的に調べた。修正SGBモデルの結果から,オリジナルモデルが大きく改善されることを示した。本研究は,エンジニアリング設計や他の実用に対して修正SGB法を適用できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： データマイニング ,  機械学習 ,  モデリング ,  抽象データ型 ,  統計模型 ,  回帰分析 ,  対称性 ,  非対称性 ,  *確率モデル ,  *跳水 ,  *流体流
準シソーラス用語： エンジニアリング ,  ストリーム【プログラミング】 ,  ブースティング ,  *下降流 ,  回帰解析 ,  線形回帰 ,  統計モデル ,  予測因子 ,  理論モデル

分類 (1件)： 不均質流  (BC02060J)

タイトルに関連する用語 (10件)： ジャンプ ,  下降流 ,  対称 ,  拡大 ,  非対称 ,  モデリング ,  確率 ,  勾配ブースティング ,  理論 ,  解析