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J-GLOBAL ID：201902281754430527   整理番号：19A1262536

懸濁堆積物負荷モデリングのためのウェーブレットベースのデータマイニング技術【JST・京大機械翻訳】

A Wavelet Based Data Mining Technique for Suspended Sediment Load Modeling

著者 (5件)： Nourani Vahid (Department of Water Resources Engineering, Faculty of Civil Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Nourani Vahid (Faculty of Civil & Environmental Engineering, Near East University, North Cyprus, via Mersin 10, Turkey) ,  Molajou Amir (Department of Water Resources Engineering, Faculty of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran) ,  Tajbakhsh Ali Davanlou (Department of Water Resources Engineering, Faculty of Civil Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Najafi Hessam (Department of Water Resources Engineering, Faculty of Civil Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran)
資料名： Water Resources Management  (Water Resources Management)
巻： 33  号： 5  ページ： 1769-1784  発行年： 2019年 
JST資料番号： T0430A  ISSN： 0920-4741  CODEN： WRMAEJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 流域内で発生した懸濁堆積物負荷(SSL)モデリングは,流域の環境と水資源計画と管理における重要な問題である。SSLの推定法は,重要なパラメータと境界条件(流れと堆積物特性に基づく)によって制限される。この状況において,ソフトコンピューティングアプローチは河川の堆積物負荷のモデル化における効率的なツールであることが証明されている。本研究では,ハイブリッドWavelet-M5モデルを導入して,2つの異なる河川(Lighvanchaiと上部Rio Grande)のSSLを毎日と毎月のスケールでモデル化した。本方法において,最初に,流出と懸濁堆積物負荷時系列を,流出と堆積物時系列の非定常を扱うために,いくつかのサブ時系列にウェーブレット変換を使用して分解した。次に,得られたサブシリーズを入力としてM5モデルツリーに適用した。毎日の時間スケールにおける上部Rio Grande川に対する得られた結果は,個々の人工ニューラルネットワーク(ANN)およびM5モデルと比較して,Wavelet-M5モデルのより良い性能を示し,得られたNash-Sutcliffe効率(NSE)は,ウェーブレット-ANN(WANN)およびM5ツリーモデルによりそれぞれ0.89および0.77と計算された。また,毎月の時間スケールでのLighvanchai川に対する得られたNSEは,ハイブリッドウェーブレット-M5モデルにより0.90であり,検証段階においてウェーブレット-ANN(WANN)およびM5ツリーモデルによりそれぞれ0.78および0.69と計算された。Copyright 2019 Springer Nature B.V. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 境界条件 ,  流域 ,  *懸濁液 ,  *波束 ,  ウェーブレット変換 ,  *堆積物 ,  *堆積量 ,  ニューラルネットワーク ,  河川 ,  *モデリング
準シソーラス用語： 非定常性 ,  ソフトコンピューティング ,  推定法 ,  水資源計画 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 懸濁堆積物負荷モデリング ,  流出 ,  ディシジョンツリー ,  M5モデルツリー ,  ウェーブレット変換 ,  人工神経回路網

分類 (4件)： 洪水対策  (RC12040I) ,  水文学一般  (DC07010R) ,  農業土木  (FB02000W) ,  自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 懸濁 ,  堆積物負荷 ,  モデリング ,  ウェーブレット ,  データマイニング技術