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J-GLOBAL ID：201802282661176855   整理番号：18A0865780

WD-RSPAモデルに基づく水文時系列予測-馬口駅と深セン市を例に-【JST・京大機械翻訳】

Hydrological time series forecasting based on WD-RSPA model--A case study of Makou Station and Shenzhen Station

著者 (7件)： Liu Zufa (中山大学水資源与環境研究中心//華南地区水循環与水安全广東省普通高校重点実験室,广東广州,510275) ,  Tan Mingxin (中山大学水資源与環境研究中心//華南地区水循環与水安全广東省普通高校重点実験室,广東广州,510275) ,  Cha Xini (中山大学水資源与環境研究中心//華南地区水循環与水安全广東省普通高校重点実験室,广東广州,510275) ,  Zhuo Wenshan (中山大学水資源与環境研究中心//華南地区水循環与水安全广東省普通高校重点実験室,广東广州,510275) ,  Zhou Yueying (中山大学新華学院,广東广州,510520) ,  Chen Jichen (中山大学水資源与環境研究中心//華南地区水循環与水安全广東省普通高校重点実験室,广東广州,510275) ,  Yao Hanmei (中山大学水資源与環境研究中心//華南地区水循環与水安全广東省普通高校重点実験室,广東广州,510275)
資料名： Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni  (Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni)
巻： 56  号： 5  ページ： 119-126,138  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1458A  ISSN： 0529-6579  CODEN： CHTHAJ  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： 従来の水文学時系列予測モデルの予測精度は高くなく、実際のノイズの影響を考慮していないため、ウェーブレットノイズ除去(WaveletDe-noise、WD)と順位集合対分析(RankSetPairAnalysis)を分析(RankSetPairAnalysis)した。また、馬口ステーションの年間総流出量及び深セン市の年間総降雨量予測に応用した。結果により、集合次元数T=4の時、coif3-RSPAモデルは馬口ステーションの流出予測誤差|e|=11.97%;T=6の時、db5-RSPAモデルは深セン市の降雨量予測誤差|e|=17.73%を予測した。WD-RSPAモデルは,従来のAR(1)モデルと単一のRSPAモデルより真の値に近いので,水文学的時系列予測の実行可能な方法であった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  波束 ,  水文学 ,  降雨量 ,  雑音 ,  鉄道駅 ,  雑音低減 ,  流出量 ,  予測誤差
準シソーラス用語： 流出予測 ,  予測精度 ,  *時系列予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： hydrological time series ,  wavelet de-noise ,  rank set pair analysis ,  annual runoff forecasting ,  annual precipitation forecasting

分類 (5件)： 水質汚濁一般  (SB02010U) ,  符号理論  (ND02030R) ,  その他の電子回路  (NC05090X) ,  その他の汚染原因物質  (SB05040W) ,  水質管理  (SB02050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル ,  水 ,  文 ,  時系列予測 ,  深セン市