文献

J-GLOBAL ID：201702265349801567   整理番号：17A1704753

ソフトコンピューティング手法とGARCH時系列モデルの統合を用いたイランの6地点での月降水量点推定値の比較【Powered by NICT】

A comparison of monthly precipitation point estimates at 6 locations in Iran using integration of soft computing methods and GARCH time series model

著者 (3件)： Mehdizadeh Saeid (Water Engineering Department, Urmia University, Urmia, Iran) ,  Behmanesh Javad (Water Engineering Department, Urmia University, Urmia, Iran) ,  Khalili Keivan (Water Engineering Department, Urmia University, Urmia, Iran)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 554  ページ： 721-742  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： 降水は,この地域の気候を決定する上で重要な役割を果たしている。降水量の正確な推定は,水資源,水文学,気候学,気象学と農業のような他の関連する応用の管理および計画を実施する必要がある。沈殿などの水文変数の時系列は,決定論的および確率論的部品から構成されている。この事実にもかかわらず,降水量データの確率的部分は通常沈殿プロセスのモデリングにおいて考慮されていない。革新として,本研究では,時系列モデル,すなわち月降水量のモデル化のための一般化自己回帰条件付き分散不均一(GARCH)と多変量適応回帰スプライン(MARS),Bayesネットワーク(BN)及び遺伝子発現プログラミング(GEP)を含むソフトコンピューティング手法を統合することにより三つの新しいハイブリッドモデルを紹介した。この目的のために,決定論的(ソフトコンピューティング法で得られた)と確率的(GARCH時系列モデルで得られた)部分は互いに結合した。本研究を行うために,イランの異なる気候を持つBabolsar,Bandar Anzali,Gorgan,ラムサール,テヘランとUrmia観測所の月降水量データを1965 2014の期間中に用いた。根平均二乗誤差(RMSE),相対二乗平均平方根誤差(RRMSE),平均絶対誤差(MAE),決定係数(R~2)を用いて,従来の/単一MARS,BN及びGEPだけでなく,提案したMARS GARCH,BN GARCHとGEP GARCHハイブリッドモデルの性能を評価した。は,提案した新しいモデルは,単一MARS,BN及びGEPモデルよりもより正確なことが分かった。全体として,MARS GARCHとBN GARCHモデルが,GEP GARCHよりも良い精度を得た。本研究の結果は,降水量の正確なモデリングのために提案された方法論の適合性を確認した。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： 水文学 ,  *推定量 ,  *月雨量 ,  *降水 ,  モデリング ,  適応性 ,  沈殿 ,  水資源 ,  *降水量 ,  農業 ,  気候 ,  確率論 ,  *イラン・イスラム共和国
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  *ソフトコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Bayesネットワーク ,  遺伝子発現プログラミング ,  一般化自己回帰条件付き分散不均一性 ,  モデリング ,  多変量適応回帰スプライン ,  沈殿

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (8件)： ソフトコンピューティング ,  手法 ,  GARCH ,  時系列モデル ,  統合 ,  イラン ,  月降水量 ,  点推定