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J-GLOBAL ID：202102210885469301   整理番号：21A0891874

水の需給計画:持続可能な水管理システム【JST・京大機械翻訳】

Supply and Demand Planning for Water: A Sustainable Water Management System

著者 (6件)： Athapaththu A.M.H.N (Sri Lanka Institute of Information Technology,Malabe,Sri Lanka) ,  Illeperumarachchi D.U.S (Sri Lanka Institute of Information Technology,Malabe,Sri Lanka) ,  Herath H.M.K.U (Sri Lanka Institute of Information Technology,Malabe,Sri Lanka) ,  Jayasinghe H.K (Sri Lanka Institute of Information Technology,Malabe,Sri Lanka) ,  Rankothge W.H. (Sri Lanka Institute of Information Technology,Malabe,Sri Lanka) ,  Gamage Narmadha (Sri Lanka Institute of Information Technology,Malabe,Sri Lanka)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICAC  ページ： 305-310  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 持続可能な水管理は,需要と供給の間のバランスを維持すること,特に都市,農業,および自然システムにおける水需要に対処する必要がある。水供給予測と水消費予測に関する洞察は,最適配水計画を作り出すのに有用である。国内利用と水田栽培のための持続可能な水管理概念を目標とするプラットフォームを,次の構成要素によって本論文で提案した。(1)貯水池の予測水位,(2)予測水消費パターン,(3)水分布の最適化。再電流ニューラルネットワーク(RNN)と,水分布を最適化するための遺伝的プログラミング(GP)と予測モジュールのための長い短温度メモリ(LSTM)を使用した。著者らの結果は,提案したモジュールを用いて,持続可能な水管理関連サービスを,効率的に自動化できることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  最適化 ,  電流 ,  貯水池 ,  自動化 ,  農業 ,  給水 ,  ニューラルネットワーク ,  水位 ,  *水管理 ,  水需要 ,  都市 ,  栽培 ,  遺伝的プログラミング
準シソーラス用語： *需給 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 水 ,  需給 ,  計画 ,  水管理