文献

J-GLOBAL ID：201702235590781790   整理番号：17A1481789

流域分類のための交差エントロピークラスタリングフレームワーク【Powered by NICT】

Cross-entropy clustering framework for catchment classification

著者 (3件)： Tongal Hakan (Department of Civil Engineering, Engineering Faculty, Sueleyman Demirel University, 32260 Isparta, Turkey) ,  Sivakumar Bellie (School of Civil and Environmental Engineering, The University of New South Wales, Sydney, NSW 2052, Australia) ,  Sivakumar Bellie (Department of Land, Air and Water Resources, University of California, Davis, CA 95616, USA)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 552  ページ： 433-446  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： 水文学における流域分類と地域化の関心が高まっている,測水していないものにしたゲージ化された流域からの情報の適切なモデルの複雑さと移動の同定に有用である,であった。本研究では,流域の分類のための非線形クロスエントロピークラスタリング(CEC)法を紹介した。法は特異的に埋め込み次元(m),サンプルエントロピー(SampEn),変動係数(CV)は,次元,複雑さ,および時系列の変動性を表現するために考慮した。法は,オーストラリアの217流量観測所からの日河川流量時系列に適用した。結果は,河川流量の根底にある動力学の異なる側面を表現する,線形および非線形パラメータ(すなわちm,SampEn,CV)の組合せは,非線形クラスタリングフレームワーク内の流れ発生機構の異なるパターンを決定するのに有用であることを示唆した。217河川流量時系列では,流れ領域特性の異なるパターンと異なる気候的特徴を持つ特異的主要な水文学的属性を持つ九水文学的に均一なクラスタが得られた。広く採用されているk-平均クラスタリング法(五クラスタ,クラスタの特徴に関するいくつかの情報の損失を伴う)を用いて得られた結果の比較は,クロス・エントロピークラスタリング法の優位性を示唆している。本研究からの結果は,水文学的特徴に基づく非線形動的アプローチを採用するための,大規模での河川流量変動性の改善された理解を得るための有用なガイドラインを提供する。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： 変動係数 ,  *エントロピー ,  気候 ,  *流域 ,  クラスタ化 ,  線形性 ,  *クラスタ ,  オーストラリア連邦 ,  水文学 ,  流量
準シソーラス用語： クラスタリング法 ,  河川流量 ,  複雑性 ,  サンプルエントロピー ,  地域化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 流域分類 ,  河川流量 ,  クロスエントロピークラスタ化 ,  偽最近傍 ,  k-平均クラスタリング ,  オーストラリア

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 流域 ,  分類 ,  交差エントロピー ,  クラスタリング ,  フレームワーク