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J-GLOBAL ID：201702252856723240   整理番号：17A1498004

降雨-流出モデル化を改善するための遺伝的アルゴリズムにおける乱数発生器の応用【Powered by NICT】

Application of random number generators in genetic algorithms to improve rainfall-runoff modelling

著者 (3件)： Chlumecky Martin (CTU FEE, Department of Computer Science, Prague 166 27, Czech Republic) ,  Buchtele Josef (CAS CZ, Institute of Hydrodynamics, Prague 166 12, Czech Republic) ,  Richta Karel (CTU FEE, Department of Computer Science, Prague 166 27, Czech Republic)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 553  ページ： 350-355  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： 降雨-流出モデルの効率的なキャリブレーションは困難問題で経験した水文学者に対してもである。従って,高速と高品質モデルキャリブレーションは,価値ある改善である。本論文では,乱数発生器(HRNG)の新たに調製した概念を用いた遺伝的アルゴリズム(GA)を用いた降雨-流出モデル化の最適化のための新しい方法論とソフトウェア,これは最適化の中核であるについて述べた。GAは進化的原理を用いたモデルパラメータ,品質数発生器を必要とすることを推定した。新しいHRNGは,水文学的情報に基づく乱数を生成し,それは純粋なソフトウェア発電機に比べて優れた数を提供する。GAはモデル較正を増強する非常に良くと目標は最小のユーザ相互作用をもってモデルのキャリブレーションを最適化することである。本論文では,GAの内部構造,ユーザから遮蔽されているを改善することに焦点を当てた。我々が得た結果は,HRNGはモデルの出力品質の安定した傾向を提供し,GAの様々な構成にもかかわらず,ことを示した。以前の研究とは対照的に,HRNG速度はモデルのキャリブレーションをと降雨-流出モデル化の改善を提供する。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： *乱数発生器 ,  相互作用 ,  最適化 ,  水文学 ,  内部構造 ,  ソフトウェア ,  *乱数 ,  *降雨 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *流出モデル ,  品質
準シソーラス用語： モデル較正 ,  *再生器 ,  モデルパラメータ ,  *降雨流出モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 遺伝的アルゴリズム ,  Optimization ,  降雨-流出モデル化 ,  ランダム発生器

分類 (1件)： 流出解析  (DC07030N)

タイトルに関連する用語 (4件)： 降雨-流出モデル ,  遺伝的アルゴリズム ,  乱数発生器 ,  応用