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J-GLOBAL ID：202002234220304829   整理番号：20A2775072

未観測流域における気象干ばつ分類と予測のための新しいファジィランダム森林モデル【JST・京大機械翻訳】

A Novel Fuzzy Random Forest Model for Meteorological Drought Classification and Prediction in Ungauged Catchments

著者 (4件)： Danandeh Mehr Ali (Department of Civil Engineering, Antalya Bilim University, Antalya, Turkey) ,  Tur Rifat (Department of Civil Engineering, Akdeniz University, Antalya, Turkey) ,  Caliskan Cafer (Department of Computer Engineering, Antalya Bilim University, Antalya, Turkey) ,  Tas Erkin (Department of Civil Engineering, Akdeniz University, Antalya, Turkey)
資料名： Pure and Applied Geophysics  (Pure and Applied Geophysics)
巻： 177  号： 12  ページ： 5993-6006  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0169A  ISSN： 0033-4553  CODEN： PAGYAV  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： 本論文は,1か月前標準化降水蒸発散指数(SPEI)分類と予測を,未観測流域における注目すべき応用による予測のために,新しいツリーベースのモデル,すなわちファジーランダムフォレスト(FRF)を提示した。提案したFRFモデルは,気象乾燥量子化器としてグローバルSPEIデータセットを使用し,ファジー推論システムを適用して,未観測流域に対するファジィ化およびクリスプSPEI値を抽出した。次に,進化したクリスプ系列を,非常に湿った,湿潤,ほぼ正常,乾燥,および非常に乾燥したカテゴリーの多項式ラベルベクトルに変換した。最後に,最先端のランダムフォレストアルゴリズムを用いて,選択したグローバルグリッド点の遅れたSPEI系列を用いてラベルベクトルを分類し,予測した。FRFモデルの開発と検証プロセスを実証するために,1961~2015年の期間のグローバルSPEI-6値を,トルコ,中央Antalya盆地周辺の4つのグローバル格子点から検索した。新しいモデルを訓練し,データセットの70%と30%をそれぞれ用いて検証した。新しいモデルの性能を,全精度,誤分類,およびKappa統計に関して調べ,本研究でベンチマークとして開発したファジィディシジョンツリーモデルと交差検証した。結果は,干ばつ分類と予測のためのFRFの有望な性能を示し,非常に湿潤で乾燥事象分類のための優れた効率を有することを示した。カッパ統計によると,提案したFRFモデルはベンチマークFDTモデルより25%正確である。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 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 ,  多項式 ,  ベクトル ,  降水 ,  標準化 ,  *気象 ,  蒸発散 ,  湿潤 ,  *干ばつ ,  ディシジョンツリー ,  量子化器 ,  ベンチマーク ,  曖昧さ ,  盆地
準シソーラス用語： ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 干ばつ ,  SPEI ,  分類モデル ,  決定木 ,  ファジィ化 ,  ランダムフォレスト

分類 (2件)： 天気予報  (DC05020O) ,  波浪,潮流  (DC06040R)

タイトルに関連する用語 (8件)： 未観測流域 ,  気象 ,  干ばつ ,  分類 ,  予測 ,  ファジィ ,  森林 ,  モデル