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J-GLOBAL ID：202102274944021176   整理番号：21A1193729

異種データソースからの情報マイニング:干ばつ予測に関する事例研究【JST・京大機械翻訳】

Information Mining from Heterogeneous Data Sources: A Case Study on Drought Predictions

著者 (7件)： Demisse Getachew B. (National Drought Mitigation Center, School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln, Hardin Hall, 3310 Holdrege Street, P.O. Box 830988, Lincoln, NE 68583-0988, USA) ,  Tadesse Tsegaye (National Drought Mitigation Center, School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln, Hardin Hall, 3310 Holdrege Street, P.O. Box 830988, Lincoln, NE 68583-0988, USA) ,  Atnafu Solomon (Department of Computer Science, Addis Ababa University, P.O. Box 1176, Addis Ababa, Ethiopia) ,  Hill Shawndra (The Wharton School, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA) ,  Wardlow Brian D. (National Drought Mitigation Center, School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln, Hardin Hall, 3310 Holdrege Street, P.O. Box 830988, Lincoln, NE 68583-0988, USA) ,  Bayissa Yared (National Drought Mitigation Center, School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln, Hardin Hall, 3310 Holdrege Street, P.O. Box 830988, Lincoln, NE 68583-0988, USA) ,  Shiferaw Andualem (National Drought Mitigation Center, School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln, Hardin Hall, 3310 Holdrege Street, P.O. Box 830988, Lincoln, NE 68583-0988, USA)
資料名： Information (Web)  (Information (Web))
巻： 8  号： 3  ページ： 79  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7203A  ISSN： 2078-2489  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： 本研究の目的は,気候,衛星,環境および海洋データの歴史的記録を用いて,干ばつモデリングおよび予測のための情報マイニング方法論を開発することであった。分類と回帰木(CART)法を用いて,異なる時間遅れ予測間隔で干ばつエピソードを抽出した。CARTアプローチを用いて,多くの成功したモデルツリーを構築し,それらの干ばつ管理決定における意思決定者によって容易に解釈し,使用できる。CARTにより生成された回帰規則は,ルール単独モデリングにおいて0.71~0.95の相関係数を持つことを見出した。モデルの正確度は,規則単独モデルと比較して,例と規則モデル(0.77~0.96)でより高いことが分かった。実験解析から,最近傍と委員会モデルの異なる組合せがCART干ばつモデルの性能を著しく増加させると結論した。開発した方法論からのより堅牢な結果のために,将来の研究は,遅発性干ばつエピソード同定と予測のための関連属性の選択に重点を置くことが推奨される。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： 気候 ,  相関係数 ,  *干ばつ ,  *事例研究 ,  意思決定者 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： CART ,  回帰木 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： CART ,  干ばつ ,  情報マイニング ,  インスタンス ,  回帰木 ,  規則

分類 (2件)： 気候学,気候変動  (DC05140T) ,  水文学一般  (DC07010R)

引用文献 (85件)：

• Negash, S.; Gray, P. Business Intelligence. In Handbook on Decision Support Systems; Burstein, F., Holsapple, C., Eds.; Springer: Heidelberg, Germany, 2008; Volume 2, pp. 175-193.
• Langseth, J.; Vivatrat, N. Why Proactive Business Intelligence is a Hallmark of the Real-Time Enterprise: Outward Bound. Intell. Enterp. 2003, 5, 34-41.
• Ali, M.; Bosse, T.; Hindriks, K.V.; Hoogendoorn, M.; Jonker, C.M.; Treur, J. Recent Trends in Applied Artificial Intelligence. In Proceedings of the 26th International Conference on Industrial, Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems (IEA/AIE 2013), Amsterdam, The Netherlands, 17-21 June 2013.
• Hor, C. Extracting Knowledge From Substations for Decision Support. IEEE Trans. Power Deliv. 2005, 20, 595-602.
• Nonaka, I. A Dynamic Theory of Organizational Knowledge Creation. Organ. Sci. 1994, 5, 14-37.

タイトルに関連する用語 (5件)： 異種データ ,  ソース ,  干ばつ ,  予測 ,  研究