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J-GLOBAL ID：201802260675637587   整理番号：18A1735356

新安江モデルとサポートベクトルマシンモデルのリアルタイム洪水予報応用の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of Xin’anjiang model and Support Vector Machine model in the application of real-time flood forecasting

著者 (6件)： Huo Wenbo (河海大学水文水資源学院,江蘇 南京,210098) ,  Zhu Yuelong (河海大学計算机与信息学院,江蘇 南京,211100) ,  Li Zhijia (河海大学水文水資源学院,江蘇 南京,210098) ,  Feng Jun (河海大学計算机与信息学院,江蘇 南京,211100) ,  Zhou Li (河海大学水文水資源学院,江蘇 南京,210098) ,  Kong Jun (河海大学計算机与信息学院,江蘇 南京,211100)
資料名： Hehai Daxue Xuebao. Zirankexueban  (Hehai Daxue Xuebao. Zirankexueban)
巻： 46  号： 4  ページ： 283-289  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2604A  ISSN： 1000-1980  CODEN： HDXZAI  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： 新安江モデルとサポートベクトルマシンモデルを,浙江省と陝西省の4つの流域でのリアルタイム洪水予測に用い,K-最近のリアルタイム補正法を用いて,新安江モデルの予測結果をリアルタイムに較正し,2つのモデルの異なる流域での利用効果を比較し,決定的係数,選択係数,および時間の選択を2つのモデルの間で比較した。ピークの時間誤差,洪水ピークの相対誤差および平均二乗誤差を,モデル予測の評価指標として用いた。予測の予測期間を,さらに予測の予測期間を変えて,異なる予測期間で予測した。研究結果により、新安江モデルとサポートベクターマシンモデルは異なる流域の洪水予報に各優勢があり、サポートベクターマシンモデルの予測精度は降雨精度によって大きく影響されることが明らかになった。予報期間が長い時、新安江モデルの予測結果がもっと良く、予見期間が短縮するにつれ、サポートベクトルマシンモデルの予測精度が著しく向上し、短期予見期のリアルタイム予報において、サポートベクトルマシンモデルの優位性がもっと明らかである。予測困難性の大きい半湿潤半乾燥流域において、新安江モデルとサポートベクターマシンモデルは、率定期とリアルタイム予報過程において、いずれも高い精度を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *洪水予報 ,  *洪水 ,  予測 ,  流域 ,  *モデル ,  *サポートベクトルマシン ,  湿潤 ,  降雨
準シソーラス用語： 予測精度 ,  評価指標 ,  平均二乗誤差 ,  相対誤差 ,  補正法 ,  浙江省 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： real-time flood forecasting ,  Xin’anjiang model ,  Data-driven model ,  Support Vector Machine model ,  K-Nearest Neighbor real-time correction ,  flood forecast period

分類 (3件)： 河川工事  (RC12030X) ,  流出解析  (DC07030N) ,  湖沼学,河川学  (DC07050J)

タイトルに関連する用語 (4件)： モデル ,  リアルタイム ,  洪水予報 ,  応用