関数空間最適化:水文モデルのためのパラメータ伝達関数を推定するための記号回帰法【JST・京大機械翻訳】

Feigl M.; Herrnegger M.; Klotz D.; Klotz D.; Schulz K.

文献

J-GLOBAL ID：202002264025904358 整理番号：20A2439675

関数空間最適化:水文モデルのためのパラメータ伝達関数を推定するための記号回帰法【JST・京大機械翻訳】

Function Space Optimization: A Symbolic Regression Method for Estimating Parameter Transfer Functions for Hydrological Models

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資料名：
巻： 56 号： 10 ページ： e2020WR027385 発行年： 2020年
JST資料番号： B0706A ISSN： 0043-1397 CODEN： WRERAQ 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)

分散水文モデルの推定パラメータは,挑戦的で長い研究課題である。集水域の地球物理学的特性の関数としてモデルパラメータを定義するパラメータ伝達関数は,キャリブレーション手順を改善し,プロセスリアリズムを増加させ,未観測地域における予測を可能にする。分散水文モデルのパラメータ伝達関数を推定するための記号回帰法である関数空間最適化(FSO)を提示した。FSOは,最適化に使用できる連続ベクトル空間に数学的表現の探索を転送するアイデアに基づいている。これは,数学的関数の情報を圧縮するために学習できる変分オートエンコーダアーキテクチャを持つテキスト生成ニューラルネットワークを用いて達成される。FSOの性能を評価するために, par観的水文モデルと合成排出データを用いた事例研究を行った。事例研究は,2つのFSO応用,すなわち,単一基準FSO,すなわち,放電のみを最適化に使用して,マルチ基準FSOを,モデル状態の付加的時空間観測を伝達関数推定のために使用した。その結果,FSOは伝達関数を正確に推定でき,それらを十分近似できることを示した。感度の低いモデルパラメータに対する推定伝達関数から生じるパラメータ密度関数の減少フィットを観測した。これらに対して,実際の伝達関数と同じ平均パラメータ値を持つパラメータ分布をもたらす関数を推定するのに十分であった。多基準FSOの結果は,最適化のための多重時空間観察の使用が,推定の品質をかなり増加させることを示した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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流出解析 , 水文学一般

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