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J-GLOBAL ID：201702262750350690   整理番号：17A1254005

遺伝的アルゴリズムを用いた非線形硝酸塩予測モデルのパラメータ推定【Powered by NICT】

Parameter estimation of nonlinear nitrate prediction model using genetic algorithm

著者 (8件)： Rui Wu (Department of Computer Science and Engineering, University of Nevada, Reno, USA) ,  Painumkal Jose T. (Department of Computer Science and Engineering, University of Nevada, Reno, USA) ,  Volk John M. (Department of Geological Sciences & Engineering University of Nevada, Reno, USA) ,  Liu Siming (Department of Computer Science and Engineering, University of Nevada, Reno, USA) ,  Louis Sushil J. (Department of Computer Science and Engineering, University of Nevada, Reno, USA) ,  Tyler Scott (Department of Geological Sciences & Engineering University of Nevada, Reno, USA) ,  Dascalu Sergiu M. (Department of Computer Science and Engineering, University of Nevada, Reno, USA) ,  Harris Frederick C. (Department of Computer Science and Engineering, University of Nevada, Reno, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CEC  ページ： 1893-1899  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 米国地質調査所の収集されたデータセットに基づく水文学的硝酸塩濃度モデルに観測と予測濃度間の差を最小にするために遺伝的アルゴリズムを用いた河川中の硝酸塩濃度を予測する問題を攻撃する。硝酸塩は水生生態系における生態学的バランスの維持に重要な役割を果たし,硝酸塩予測精度の進歩は,水生生態系の健全性に影響を与える要因の間の非線形相互作用の理解を改善するであろう。水文学者によって現在使用されている,ランダムフォレスト,一般化線形回帰,決定木,勾配ブーツ付きツリーに対するLOADEST推定ツールに対する遺伝的アルゴリズム調整したモデルを比較し,遺伝的アルゴリズムは統計学的に有意に良好であることを示した。これらの結果は,遺伝的アルゴリズムは,このような非線形水文モデルを調整するための実行可能なアプローチであることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *パラメータ推定 ,  河川 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  水文モデル ,  アメリカ合衆国 ,  ディシジョンツリー ,  *硝酸塩 ,  水文学 ,  生態学 ,  *予測モデル ,  *予測
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  ランダムフォレスト ,  予測精度 ,  水圏生態系 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 水質調査測定一般  (SB02060X) ,  地震学一般  (DC03020A) ,  地質構造・テクトニクス  (DE04030Y) ,  大気汚染一般  (SB03010B) ,  オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 遺伝的アルゴリズム ,  非線形 ,  硝酸塩 ,  予測モデル ,  パラメータ推定