文献

J-GLOBAL ID：201502211702372063   整理番号：15A1213494

河川流量予測へのグレイ相関解析に基づくファジィサポートベクトルマシンの研究と応用【Powered by NICT】

Study and application of fuzzy support vector machine based on gray correlation analysis to streamflow forecasting

著者 (5件)： Zhu Shuang (Huazhong Univ. of Sci. and Technol., Wuhan) ,  Zhou Jianzhong (Huazhong Univ. of Sci. and Technol., Wuhan) ,  Meng Changqing (Huazhong Univ. of Sci. and Technol., Wuhan) ,  Xiao Ge (China Three Gorges Corp. Three Gorges Cascade Dispatching Center, Hubei, Yichang) ,  Chen Jianguo (China Three Gorges Corp. Three Gorges Cascade Dispatching Center, Hubei, Yichang)
資料名： Shuili Fadian Xuebao  (Shuili Fadian Xuebao)
巻： 34  号： 6  ページ： 1-6  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2170A  ISSN： 1003-1243  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： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,非線形性とランダム性を特徴とする河川流量予測のためのグレイ相関解析に基づくファジィサポートベクトルマシン予測手法を提案した。この方法は,任意の近似能力と非線形写像における伝統的SVMを利用し,河川流量予測結果に対する気候および流域表面条件の変化の影響を考慮するためにファジィメンバシップ関数を採用した。予測因子選択は,長期的河川流量予測における困難であり,相関係数法が因子間線形相関を測定できるだけである。,関連度を定量化し,河川流量に大きな影響を及ぼすことを予測因子を見つけ出すために灰色相関分析を採用した。このモデルはShigu,上部Jinsha川の制御ステーションで月河川流の予測に適用した。GRNNモデルとA FSVMモデルとの比較は,この方法が効果的であり,長期河川流量予測の精度を改善することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *曖昧さ ,  非線形性 ,  写像 ,  *河川流 ,  メンバシップ関数 ,  気候 ,  灰色 ,  予測技法 ,  *河川 ,  流域 ,  相関係数
準シソーラス用語： *河川流量 ,  予測因子 ,  ランダム性 ,  *相関分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 一般,砂防工学  (RC12010B) ,  水文学一般  (DC07010R) ,  流出解析  (DC07030N) ,  水力発電  (NB03030S) ,  湖沼学,河川学  (DC07050J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 河川流量予測 ,  グレイ ,  相関解析 ,  ファジィ ,  サポートベクトルマシン ,  研究 ,  応用