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J-GLOBAL ID：202002283275805598   整理番号：20A1149860

分数階灰色モデルに基づく農業用水量予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of agricultural water consumption based on fractional grey model

著者 (4件)： Li Jun (西北農林科技大学水利与建筑工程学院,楊凌,712100) ,  Song Songbai (西北農林科技大学水利与建筑工程学院,楊凌,712100) ,  Guo Tianli (西北農林科技大学水利与建筑工程学院,楊凌,712100) ,  Wang Xiaojun (南京水利科学研究院水文水資源研究所,南京 210029;水利部応対气候変化研究中心,南京 210029)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 36  号： 4  ページ： 82-89  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 農業用水量系列の振動特性および従来の灰色予測モデルの過適合問題に対して、本論文では分数階灰色予測モデルを提案した。農業用水量振動系列を単調減少非負シーケンスに変換し,変換シーケンスに基づいて,2つの目的関数構造最適化モデルを,最大(または最小)と「歴史的データ適合」の2つの目的関数に基づいて構築した。改良NSGA-II(non-dominatedsortinggeneticalgorithmII、NSGA-II)を採用してモデル求解を行った。検証セットのフィッティング結果に従って、モデル次数を好み、分数階の逆累加灰色モデル(fractionalorderreverseaccumulationgreymodel)を結びつけ、通遼市と宝鶏市を例として取上げた。農業用水量の予測を行った。モデルの性能を検証するため,従来のGM(1,1)モデル,自己回帰モデル,ウェーブレット解析に基づくモデルと比較した。その結果,本モデルは,通遼市,宝鶏市およびオルドス市における農業用水量予測に対する相対誤差が,それぞれ,2.33%,0.31%および1.77%であることを示した。同時に,モデル予測誤差は最小(自己回帰モデルより1.11%(通遼),6.18%(宝鶏))であった。伝統的なGM(1,1)モデルよりそれぞれ3.32%(通遼)、0.97%(宝鶏)を低く、ある程度の実用性があり、研究結果は地域農業用水量予測に根拠を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *農業用水 ,  *用水 ,  目的関数 ,  自己回帰モデル ,  予測誤差 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 振動特性 ,  最適化モデル ,  ウェーブレット解析 ,  地域農業 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 農業一般  (FB01010A) ,  農業土木  (FB02000W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分数 ,  灰色 ,  モデル ,  農業 ,  予測