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J-GLOBAL ID:202002290095765563   整理番号:20A0275217

安定な沖積水路次元の推定におけるロバスト進化多項式回帰ネットワークの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of robust evolutionary polynomial regression network in the estimation of stable alluvial channel dimensions
著者 (4件):
資料名:
巻: 350  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: T0383A  ISSN: 0169-555X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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河川システムの形態変化の理解は,河川管理計画の必要な部分である。沖積水路の安定性の正確な評価は,急速な都市化と気候変動によって悪影響を受けた都市河川の設計と改造における重要な問題である。本研究において,進化的多項式回帰(EPR)モデルを設計し,広い範囲のフィールドと砂,砂利および山岳河川における実験データセットに基づいて,安定チャネルの幅(W),深さ(D)および斜面(S)を推定した。さらに,平均堆積物サイズ(d_50),流れ放出(Q),シールドパラメータ(τ),およびチャネルの自由水面勾配(S)の4つの影響入力パラメータが,安定した沖積チャネルの次元に及ぼす影響を,EPRモデルと新しく設計した遺伝子発現プログラミング(GEP)モデルを用いて研究した。さらに,本研究では,安定したチャネル寸法を推定する15の以前に一般的な伝統的方法の性能をレビューし,提案したモデルの結果と比較した。結果は,EPRモデル(Root平均二乗誤差(RMSE)=0.4,Bias=-0.04,決定係数(R2)=0.925)はGEPモデル(RMSE=0.45,Bias=-0.08,R2=0.918)より誤差が少なく,GEPモデルより簡単な多項式関係を提供することにより,より正確であることを示した。ロバストで直接的な関係を示唆することに加えて,EPRとGEPモデルは,特に流れの幅と深さを予測することにおいて,従来のモデルより高い精度を持っている。パラメータ解析により,遮蔽パラメータ(τ)がチャネル傾斜の予測に有効なパラメータであることを示した。最良の伝統的な方法と同様の物理的挙動を持つ開発されたGEPとEPRモデルは,τに関して非線形の変化を持っている。本研究で示されたEPR関係は,安定チャネルの設計と実装において,より高い精度とより容易な使用性を有する従来の関係の代替として使用できる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
河川調査・計画  ,  堆積学一般  ,  河川汚濁 

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