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J-GLOBAL ID：202002218597451155   整理番号：20A0817158

機械学習を用いた洪水予測【JST・京大機械翻訳】

Flood Forecasting by Using Machine Learning

著者 (2件)： Ranit Amitkumar Baburao (Prof Ram Meghe College of Engineering & Management,Department of Civil Engineering,Badnera, Amravati,India) ,  Durge P. V. (G. H. Raisoni College of Engineering & Management,Department of Civil Engineering,Pune,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCES  ページ： 166-169  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 洪水は土地上の越流を通過する大量の水である。洪水予測(FF)システムは,水力構造を通して水位または流出に対応する警告を問題としている。洪水予測(FF)は,ANNによる機械学習を用いて災害を軽減するために,水文学における能力と進歩を増加させる。機械学習アルゴリズム(MLA)法を用いた洪水予測は,気候変動に従って洪水災害を軽減するためにシステム規模を学習し,改善することを理解する。本研究は,Wardha河川流域を横切る上部Wardhaプロジェクトに関する洪水予測のために実施した。実時間推定を用いた洪水予測(FF)は洪水値の機会を与え,予測流入量を用いることによって,貯水池における流入の速度は,ANNによるリアルタイムにおけるゲートの開口と閉鎖を決定することができる。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 水害 ,  学習アルゴリズム ,  土地 ,  流入量 ,  河川流域 ,  水位 ,  水力エネルギー ,  *洪水 ,  越流 ,  気候変動 ,  *洪水予報 ,  *機械学習 ,  開口 ,  貯水池 ,  水文学

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 機械学習 ,  洪水予測