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J-GLOBAL ID:202102253014616459   整理番号:21A1080097

地下水位の動的予測における改良ノンパラメトリック時系列モデルの研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Groundwater Dynamic Level Prediction Based on Improved Nonparametric Time Series Model
著者 (2件):
資料名:
号:ページ: 62-65,73  発行年: 2020年 
JST資料番号: C4528A  ISSN: 1007-2284  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)
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地下水位の動的予測のための一般的方法の不足に照準を定めて,類似性予測理論のアイデアを参照して,時系列予測における各々のサンプルの間の関連性を最大類似性判定基準によって記述して,地下水位履歴サンプルの間の類似性を最大関係性によって定量的に測定することができた。地下水位の動的予測のための改良ノンパラメトリック時系列モデルのモデリング手順と解決法を提案し,5元連結度モデルを,中華県18号の観測井の地下水埋没深さの年間予測に適用した。予測結果は,改良ノンパラメトリック地下水位動的予測モデルの予測値と実測値が良好な適合度を持ち,両者は強い傾向性を示し,同時にモデルの有効性と信頼性の事後差分法検査は予測精度が高く,一般化能力がよいことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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地下水学 
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