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J-GLOBAL ID：201802254268650590   整理番号：18A0199834

ハイブリッド花受粉最適化アルゴリズムと適応ニューロ-ファジィ推論システムに基づく森林火災の予測と管理システム【Powered by NICT】

Prediction and management system for forest fires based on hybrid flower pollination optimization algorithm and adaptive neuro-fuzzy inference system

著者 (3件)： Ahmed Khaled (Faculty of Computers and Information, Cairo University, Cairo, Egypt) ,  Ewees Ahmed. A. (Computer Department, Damietta University, Damietta, Egypt) ,  Hassanien Aboul Ella (Faculty of Computers and Information, Cairo University, Cairo, Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICICIS  ページ： 305-310  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： 自然災害はヒト文明と野生生物を破壊することにつながる可能性があるという著者らの惑星を脅かす常に最も危険な事象であるので,早期発見,回避に役立つ,人々,場所,及び動物に対する野生効果を低減し,管理する。森林火災は,気候変化の原因を発生する自然災害である。本論文では,ハイブリッド花受粉最適化アルゴリズム(FPO)と適応ニューロ-ファジィ推論システム(ANFIS)をベースにした森林火災の予測と管理システムを紹介した。FPOは良好な予測結果を得るためにANFISの訓練パラメータを最適化するために適用した。提案したシステムは,六のデータ集合を使用して,三の良く知られたアルゴリズム(すなわちANFIS(GA ANFIS)を用いた遺伝的アルゴリズム,ANFIS(PSO ANFIS)及び塩基性ANFISを用いた粒子群最適化)と比較して,提案したシステムの精度を評価するためには,それはデータを設定した森林火災の上で評価される。実験結果はFPO ANFISは,他の方法より良い予測結果を達成したことを証明した。Copyright 2018 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： 遺伝的アルゴリズム ,  早期診断 ,  動物 ,  ヒト ,  *最適化 ,  *予測 ,  気候変動 ,  *山火事 ,  自然災害 ,  *管理システム ,  *受粉 ,  *アルゴリズム ,  野生生物
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  *最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 建築環境一般  (RB02010T) ,  磁性流体  (BM06090W) ,  圧縮点火機関  (PB02030N) ,  換気  (PC02040B) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 花 ,  受粉 ,  最適化アルゴリズム ,  適応ニューロ-ファジィ推論システム ,  森林火災 ,  予測 ,  管理システム