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J-GLOBAL ID：202102226754387907   整理番号：21A0990121

台風中のデータマイニング技術を用いた沿岸波浪予測:台湾北東海岸付近の事例研究【JST・京大機械翻訳】

Nearshore Wave Predictions Using Data Mining Techniques during Typhoons: A Case Study near Taiwan’s Northeastern Coast

著者 (1件)： Wei Chih-Chiang (Department of Marine Environmental Informatics, National Taiwan Ocean University, No. 2, Beining Rd., Jhongjheng District, Keelung City 20224, Taiwan)
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 11  号： 1  ページ： 11  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 季節的台風は台湾の夏と秋の波動場にエネルギーを与える。台風は沿岸域近くの豊富な波力をもたらし,沖合施設を破壊できる嵐サージを引き起こす。波高を解析することから,波力エネルギーの可能性を得ることができた。沿岸地域近くの台風誘起波高を予測するための効果的なモデルを開発するために,本研究では,種々の一般的なデータマイニングモデル,すなわち,k-最近傍(kNN),線形回帰(LR),モデル木(M5),多層パーセプトロン(MLP)ニューラルネットワーク,およびサポートベクトル回帰(SVR)アルゴリズム-を予測技法として採用した。” 。”モデル”は,様々な普及したデータマイニングモデル,すなわち,k-最近傍(kNN),線形回帰(LR),モデル木(M5),多層パーセプトロン(MLP)ニューラルネットワーク,およびサポートベクトル回帰(SVR)アルゴリズムを採用した。主成分分析(PCA)を行い,データ前処理の第1段階で元のデータからの潜在的変数を低減した。実験サイトは台湾の北東海岸沖のLongdongブイオフであった。2002-2011年と2012-2013年の間に発生した台風に関するデータを,それぞれ訓練と試験のために収集した。本研究は4つのPCAケース,すなわちEV1,TV90,TV95,およびORI:EV1は主成分として1.0より高い固有値を使用した;TV90とTV95は,それぞれ90%と95%の総分散比率を使用した。そしてORIは元のデータを使用した。1時間から6時間まで変化する予測層を評価した。結果は,(1)PCAモデル事例において,属性の数が減少するとき,計算時間が減少し,予測誤差が増加することを示した。(2)分類された波高に関して,M5は小さなウェーブレットレベルで優れた結果を提供する。MLPは,大きなウェーブレットと小/中波レベルで好ましい結果を持つ。一方,SVRは長波と高/高波高レベルで最適結果を与える。(3)リードタイムの性能のために,MLPとSVRは,計算複雑度の考慮なしで,より好ましい相対的加重性能を達成した。しかし,MLPとSVRは,計算量が考慮されるとき,より低い性能を得るかもしれない。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  *台風 ,  波高 ,  *海岸 ,  波束 ,  沿岸帯 ,  *沿岸 ,  *事例研究 ,  主成分分析 ,  多層パーセプトロン ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 沖合 ,  サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 波高 ,  データマイニング ,  予測 ,  台風

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

引用文献 (53件)：

• Wei, C.C. Improvement of typhoon precipitation forecast efficiency by coupling SSM/I microwave data with climatologic characteristics and precipitation. Weather Forecast. 2013, 28, 614-630.
• Chen, W.B.; Liu, W.C.; Hsu, M.H. Predicting typhoon-induced storm surge tide with a two-dimensional hydrodynamic model and artificial neural network model. Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2012, 12, 3799-3809.
• Tsai, H.C.; Lee, T.H. Maximum covariance analysis of typhoon surface wind and rainfall relationships in Taiwan. J. Appl. Meteorol. Climatol. 2009, 48, 997-1016.
• Wu, C.C.; Kuo, Y.H. Typhoons affecting Taiwan: Current understanding and future challenges. Bull. Am. Meteorol. Soc. 1999, 80, 67-80.
• Chang, C.P.; Yeh, T.C.; Chen, J.M. Effects of terrain on the surface structure of typhoons over Taiwan. Mon. Weather Rev. 1993, 121, 734-752.

タイトルに関連する用語 (7件)： 台風 ,  データマイニング技術 ,  沿岸 ,  波浪予測 ,  台湾 ,  海岸 ,  研究