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J-GLOBAL ID：202002270401530470   整理番号：20A2287596

オキアミ群アルゴリズムモデルと結合したサポートベクター回帰を用いたイランの沿岸地域における毎日のパン蒸発を予測するための新しいアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A novel approach for predicting daily pan evaporation in the coastal regions of Iran using support vector regression coupled with krill herd algorithm model

著者 (9件)： Guan Yiqing (College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing, China) ,  Mohammadi Babak (College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing, China) ,  Pham Quoc Bao (Institute of Research and Development, Duy Tan University, Danang, Vietnam) ,  Pham Quoc Bao (Faculty of Environmental and Chemical Engineering, Duy Tan University, Danang, Vietnam) ,  Adarsh S. (Department of Civil Engineering, TKM College of Engineering Kollam-691005, Kollam, India) ,  Balkhair Khaled S. (Department of Hydrology and Water Resources Management, Faculty of Meteorology, Environment and Arid Land Agriculture, King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia) ,  Rahman Khalil Ur (State Key Laboratory of Hydroscience and Engineering, Department of Hydraulic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Linh Nguyen Thi Thuy (Thuyloi University, Hanoi, Vietnam) ,  Tri Doan Quang (Sustainable Management of Natural Resources and Environment Research Group, Faculty of Environment and Labour Safety, Ton Duc Thang University, Ho Chi Minh City, Vietnam)
資料名： Theoretical and Applied Climatology  (Theoretical and Applied Climatology)
巻： 142  号： 1-2  ページ： 349-367  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0518A  ISSN： 0177-798X  CODEN： TACLEK  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： 蒸発は水文サイクルの重要な構成要素の1つである。パン蒸発(E_pan)の正確な推定は持続可能な水資源管理に不可欠である。本研究では,Krill Herdアルゴリズム(SVR-KHA)と結合したサポートベクトル回帰(SVR)技術を用いて,イランの湿潤地域を横断する毎日のE_panを推定する新しいアプローチを提案した。気象データを2008年から2018年の期間にわたって3つのステーション(Bandar Abbas,Rudsar,およびOsku)から収集し,応用に用いた。データのうち,70%が訓練に使用され,残りの30%が試験に使用された。本研究は,各ステーションでの毎日のE_panを予測するための入力変数の7つの異なる組合せを考慮した。KHAハイブリッド化の影響を,決定係数(R2),Wilmot指数(WI),二乗平均平方根誤差(RMSE),平均絶対誤差(MAE),相対二乗平均平方根誤差(RRMSE),平均絶対相対誤差(MARE),およびいくつかのグラフィカルツールのような多数の統計的性能評価基準を通して,SVR-KHAアルゴリズムの結果を単純なSVRと比較することによって調べた。”結果”。”R2”,Wilmotの指数(WI),平方自乗誤差(RMSE),平均絶対誤差(MAE),相対根二乗平均誤差(RRMSE),平均絶対相対誤差(MARE),およびいくつかのグラフィカルツール。KHA(SVR-KHA1)と単一入力SVR1モデルハイブリッドは,多入力SVRモデル,例えばSVR5(RMSEとMAEが1.037mm/日と0.773mm/日)と比較して,改善された性能(R2は0.717とRMSE1.03mm/日)を示し,一方,入力として7つの気象変数を考慮したKHA(SVR-KHA7)とハイブリッド化したSVR7モデルは,本研究で考察した他のモデルと比較して最良であった。SVRとSVR-KHAによるBandar AbbasとRudsarでのE_pan推定値は,類似した(それぞれ,Bandar Abbas観測所で0.82と0.84のR2統計値,Rudsar観測所で0.88と0.9)。しかし,E_pan推定におけるより良い改良は,Osku観測所(それぞれ0.91と0.86のR2)で観察され,これは他の2つの沿岸観測所より高い高度を有する内部地理的位置にある。全体として,結果は,スタンドアロンSVRモデルと比較して,より低い大きさの安定残差を有するSVR-KHAモデルの一貫した性能を示した。Copyright Springer-Verlag GmbH Austria, part of Springer Nature 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 ,  *蒸発 ,  水循環 ,  残差 ,  湿潤 ,  イラン・イスラム共和国 ,  気象データ ,  地理学 ,  統計量 ,  *沿岸地区 ,  *沿岸 ,  推定量
準シソーラス用語： 水資源管理 ,  決定係数 ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： プラネタリー境界層  (DC05100B)

タイトルに関連する用語 (10件)： オキアミ ,  アルゴリズム ,  モデル ,  サポートベクター回帰 ,  イラン ,  沿岸 ,  地域 ,  パン ,  蒸発 ,  予測