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J-GLOBAL ID：202002220682745182   整理番号：20A2036131

PSOとCSOアルゴリズムを用いたハイブリッド化ANNを用いた自然河川における分散係数推定のための最適方程式の導出【JST・京大機械翻訳】

Derivation of Optimized Equations for Estimation of Dispersion Coefficient in Natural Streams Using Hybridized ANN With PSO and CSO Algorithms

著者 (6件)： Madvar Hossien Riahi (Department of Water Science and Engineering, Faculty of Agriculture, Vali-e-Asr University of Rafsanjan, Rafsanjan, Iran) ,  Dehghani Majid (Department of Civil Engineering, Faculty of Technical and Engineering, Vali-e-Asr University of Rafsanjan, Rafsanjan, Iran) ,  Memarzadeh Rasoul (Department of Civil Engineering, Faculty of Technical and Engineering, Vali-e-Asr University of Rafsanjan, Rafsanjan, Iran) ,  Salwana Ely (Institute of IR4.0, Universiti Kebangsaan Malaysia, Bangi, Malaysia) ,  Mosavi Amir (Kalman Kando Faculty of Electrical Engineering, Obuda University, Budapest, Hungary) ,  Shamshirband Shahab (Institute of Research and Development, Duy Tan University, Da Nang, Vietnam)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 156582-156599  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,新しいハイブリッドモデルを開発し,縦方向分散係数(K_x)の予測および自然流に対する新規最適化陽方程式の導出における精度を改善した。この目的のために,人工ニューラルネットワーク(ANN)を粒子群最適化(PSO)とカタスウォーム最適化(CSO)アルゴリズムでハイブリッド化した。CSOとPSOを用いてANN構造におけるバイアスと重みの最適値を見出し,古典的ブラックボックス法よりも新しい明示的予測方程式として結果を定式化した。自然流の水理パラメータといくつかの幾何学的パラメータをモデル開発に利用した。ANN,ANN-PSOおよびANN-CSOモデルに対する入力ベクトルとして8つの異なる入力組合せを用いたが,分散係数(K_x)は目標モデル出力であった。開発したモデルを訓練し,米国の河川で測定した包括的参照データセットにより,ANNモデルのTayfurとSingh(2005)によって以前に使用した。本研究の主目的は,1)CSOとPSOとのハイブリッド化による古典的ANNベースKx予測の精度を改善することである。2)ANN,ANN-CSO,およびANN-PSOの高感度分析を入力組合せに基づき,新しい明示的最適化ANN-CSO,ANN-PSO,K_xを古典的ANNブラックボックス法よりも予測するための方程式を導いた。その結果,ANN-PSOモデルにより,B,H,U,U*の入力変数,次いでANN-CSOとANNによって,最高の精度と優位性が得られた。最適化訓練ブラックボックスANNモデルを用いて,2つの新しい明示的予測方程式を導出し,それらの結果を経験式と比較した。比較評価は,古典的ANNおよび以前に発表された方程式よりも,ハイブリッド方程式の結果における顕著な改善を確認した。開発した新規方程式は,環境河川工学実践における汚染研究にとって不可欠な1次元汚染物質移動モデルにおけるK_xの推定に使用できる。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： *アルゴリズム ,  最適化 ,  ベクトル ,  ニューラルネットワーク ,  *河川 ,  ブラックボックス ,  実験式 ,  一次元 ,  定式化
準シソーラス用語： *分散係数 ,  粒子群最適化 ,  予測式 ,  ハイブリッドモデル ,  最適値 ,  比較評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 信号理論  (ND02020G) ,  通信方式一般  (ND07010E) ,  その他の情報工学基礎理論  (JB06000C) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (9件)： PSO ,  CSO ,  アルゴリズム ,  ハイブリッド化 ,  自然河川 ,  分散係数 ,  推定 ,  方程式 ,  導出