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J-GLOBAL ID：201902242525591730   整理番号：19A0492225

ファジィクラスタリングとクロスエントロピーに基づく降雨の結合予測【JST・京大機械翻訳】

Combined Forecasting of Rainfall Based on Fuzzy Clustering and Cross Entropy

著者 (7件)： Men Baohui (Beijing Key Laboratory of Energy Safety and Clean Utilization, North China Electric Power University, Renewable Energy Institute, Beijing 102206, China) ,  Long Rishang (State Key Laboratory of New Energy Power System, North China Electric Power University, Beijing 102206, China) ,  Li Yangsong (Beijing Key Laboratory of Energy Safety and Clean Utilization, North China Electric Power University, Renewable Energy Institute, Beijing 102206, China) ,  Liu Huanlong (Beijing Key Laboratory of Energy Safety and Clean Utilization, North China Electric Power University, Renewable Energy Institute, Beijing 102206, China) ,  Tian Wei (Key Laboratory of Water Cycle and Related Land Surface Process, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Tian Wei (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Wu Zhijian (Beijing Key Laboratory of Energy Safety and Clean Utilization, North China Electric Power University, Renewable Energy Institute, Beijing 102206, China)
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 19  号： 12  ページ： 694  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 降雨は干ばつを測定するための不可欠な指標であり,それは地理的環境,気温,および圧力を含む様々なパラメータに依存する。気候変数の非線形性は,従来の予測法における悪い精度と不安定性のような問題をもたらす。本論文において,データマイニング技術と交差エントロピーに基づく組合せ予測方法を提案して,歴史的データの時間有効性を完全に考慮して降雨を予測した。局所最適解と低速度操作に陥りやすいファジィクラスタリング法の欠陥を考慮して,アントコロニーアルゴリズムを採用してこれらの欠点を克服し,結果としてモデルを精緻化した。また,重みを決定するための方法は,クロスエントロピーを用いることにより改善される。さらに,予測は,北京-天津-河北省区域におけるThiessen多角形に基づく加重平均降雨を解析することによって実施した。予測誤差が計算されるので,結果は,改良アリコロニーアルゴリズムが歴史的データを効果的に選択することができ,干ばつや洪水のような極端な気象イベントによって引き起こされた損傷が大きく減少し,湾に保たれるように予測精度を強化できることを示した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *エントロピー ,  地理学 ,  予測誤差 ,  干ばつ ,  予測技法 ,  洪水 ,  有効性 ,  気温 ,  モデル ,  *予測 ,  *降雨
準シソーラス用語： 予測精度 ,  河北省 ,  *クロスエントロピー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 降雨予測 ,  クロスエントロピー ,  アリコロニーファジィクラスタリング ,  複合予測

分類 (2件)： 論理代数  (JB03000H) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (33件)：

• Serreze, M.C.; Etringer, A.J. Precipitation characteristics of the Eurasian Arctic drainage system. Int. J. Climatol. 2003, 23, 1267-1291.
• Bustamante, J. Evaluation of April 1999 Rainfall Fore-casts Over South American using the Eta Model Climanalise, Divulgacao Científica. Cachoeira Paulista 1999, 6, 3563-3569.
• Black, T. The New NMC Mesoscale ETA Model: Descriptionand Forecast Examples. Whether Forecast. 1994, 9, 265-278.
• Mossad, A.; Alazba, A.A. Drought Forecasting Using Stochastic Models in a Hyper-Arid Climate. Atmosphere 2015, 6, 410-430.
• Bian, H.J.; Lei, H.J.; Wang, Y. Application of Grey Theory to Regional Rainfall Rorecast. Anhui Agri. Sci. 2009, 37, 6059-6060.

タイトルに関連する用語 (4件)： ファジィクラスタリング ,  クロスエントロピー ,  降雨 ,  予測