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J-GLOBAL ID：201802248523937027   整理番号：18A1322436

GOA-PPモデルに基づく地域水資源赤黄緑分域管理識別【JST・京大機械翻訳】

Identification of Red, Yellow and Green Partition Management of Regional Water Resources Based on GOA-PP Model

著者 (2件)： Cui Dongwen (文山州水務局,云南 文山,663000) ,  Guo Rong (文山市水務局,云南 文山,663000)
資料名： Huabei Shuili Shuidian Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Huabei Shuili Shuidian Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 39  号： 1  ページ： 68-76  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3558A  ISSN： 1002-5634  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： 雲南省の16の州(市)の水資源の赤,黄,緑の地域の管理型を科学的,効率的に識別するために,本論文は,最適化(GOA)-射影追跡(PP)の認識モデルを提案した。まず、水資源の紅、黄、緑の区の管理の概念に基づき、用水の総量、用水の効率と水環境の3つの面から広義の水資源の紅、黄、緑の区の管理識別の指標体系と分級の基準を提出した;次に,16の州(市)の水資源評価指標データセットを用いて,水の総量,水使用効率,および水環境に基づく投影目的関数を構築した。GOA,粒子群最適化(PSO),ブースト鳥探索(CS)アルゴリズム,差分進化(DE)アルゴリズム,および人工ハチコロニー(ABC)アルゴリズムをそれぞれ用いて,目的関数を最適化した。解と解の結果を,比較分析した。最後に,GOAの各最適投影ベクトルを用いて,16の州(市)の水資源を評価し,赤,黄,緑区域の投影値,赤,黄,緑の等級の標準閾値の投影値を計算した。結果は,GOAの最適化精度がPSOとCSの4つのアルゴリズムより良くて,より良い精度と収束のロバスト性を有することを示した。GOA-PPモデルは,雲南省の各州(市)の水の総量-水効率-水環境の赤,黄,緑分域管理型識別の結果,それぞれ;昆明市、玉渓市は「黄区-緑区-黄区」型と識別した。曲靖市は「緑区-紅区」型と識別した。昭和通市、紅河州は「黄区-紅区」型と識別した。麗江市は「黄区-紅区-黄区」型である。雄州、大理州は「黄区-黄区」型と識別した。文山州は「緑区-黄区」型である。徳マクロ州とDiqing州は「緑区-紅区-緑区」型と識別した。この識別結果は雲南省の全面的に、最も厳格な水資源管理制度を徹底し、参考を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分級 ,  ロバスト性 ,  用水 ,  最適化 ,  水利用 ,  アルゴリズム ,  *水資源 ,  目的関数 ,  山岳 ,  *分域 ,  ベクトル
準シソーラス用語： 人工ハチコロニー ,  粒子群最適化 ,  水環境 ,  雲南省 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  水利用,その他  (RC11030Q) ,  地下水学  (DC07040Y)

タイトルに関連する用語 (8件)： モデル ,  地域 ,  水資源 ,  赤 ,  黄 ,  緑 ,  分域 ,  識別