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J-GLOBAL ID:201702284969397570   整理番号:17A0194811

ハイブリッドアルゴリズムに基づく降水アンサンブル予報の研究【JST・京大機械翻訳】

Integrated precipitation forecast based on hybrid algorithms
著者 (3件):
資料名:
巻: 38  号: 10  ページ: 2147-2152  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2938A  ISSN: 1007-130X  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:
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降水量予報の精度を改善するために,粒子群最適化(PSO)と遺伝的アルゴリズム(GA)に基づくハイブリッドアルゴリズムを,予測製品の多様性と予測結果の差異を考慮することによって,アンサンブル予報アルゴリズムに適用した。天津市の気象観測所によって提供された実際の測定データを利用して、各モデルの降水予報データに対する選別処理を通じて、粒子群最適化アルゴリズムと遺伝的アルゴリズムに基づく混合アルゴリズムの統合モデルを結合し、多種の予報モデル降水データの統合処理を実現した。単一粒子群最適化(PSO)と単一遺伝的アルゴリズム(統合)を統合した従来の方法との比較研究を行った。実験結果により,ハイブリッドアルゴリズムの統合結果は,従来のアンサンブル方法および単一粒子群最適化アルゴリズムおよび単一遺伝的アルゴリズムと統合し,そして,それは,すべてのパターンメンバーより優れていた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
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システム最適化手法  ,  システム設計・解析  ,  電気量制御  ,  統計的品質管理 
タイトルに関連する用語 (4件):
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