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J-GLOBAL ID：201802288370950214   整理番号：18A1721117

積層マルチ型モデルツリーによる河川氷崩壊タイミング予測【JST・京大機械翻訳】

River ice breakup timing prediction through stacking multi-type model trees

著者 (1件)： Sun Wei (School of Geography and Planning, Sun Yat-Sen University, Guangzhou, Guangdong 510275, China)
資料名： Science of the Total Environment  (Science of the Total Environment)
巻： 644  ページ： 1190-1200  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0501B  ISSN： 0048-9697  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 河川氷崩壊は,北半球における生態学的および経済的重要性を有する年間イベントである。破壊タイミング予測は河川-氷関連洪水に対する緊急応答を支援するために重要である。分類と回帰ツリー(CART)とM5モデルの応用,ならびに河川氷予測問題に対する複数タイプのモデル樹木の積層アンサンブルに対する注意はほとんど払われていない。したがって,2レベル構造における多重タイプのモデルツリーから成る積層アンサンブルツリーモデル(SETM)のフレームワークを提案した。Athabasca川がAlbertaの最大の非規制河川であるため,Fort McMurrayにおけるAthabasca川は研究地域として選択されている。カナダと氷ジャムはしばしばFort McMurrayの近くで発生する。モデルの比較を容易にするために,過去36年間の歴史的データを収集し,leave-one-out交差検証法を採用した。結果は,崩壊時期に影響するか,または対応する指標が,凍結アップ(最後の11月と最後の12月)と冬(1月)の間に,崩壊(3月)の直前の温度と水流条件として分類できることを示した。最適CARTとM5モデルの性能はほとんど同じであるが,M5モデルはツリー構造を単純化する。それらの性能は,SETMフレームワークによってさらに改善されるが,ベースモデルの構造は,指標と崩壊データの間の関係の明示的説明を容易にすることができる。検証性能(RMSE_avg)に関して,最適アンサンブルモデルは単純な平均法であり,2つの最適ベースモデル(CARTとM5)をそれぞれ13.1%と13.2%改善した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 簡素化 ,  ツリー構造 ,  カナダ ,  *河川 ,  冬 ,  洪水 ,  生態学 ,  交差検証法 ,  北半球 ,  緊急対策 ,  多重化 ,  凍結 ,  *予測 ,  水流
準シソーラス用語： *河氷 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 河川氷 ,  分裂タイミング ,  CART ,  M5ツリー ,  アンサンブル学習

分類 (2件)： 河川汚濁  (SB02020F) ,  研究開発  (SA01040R)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  モデル ,  河川氷 ,  崩壊 ,  予測