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J-GLOBAL ID：202202212054621615   整理番号：22A0856671

汚染物質放出履歴推定のために最適化したパラメータによる放射状基底選点法【JST・京大機械翻訳】

Radial basis collocation method with parameters optimized for estimating pollutant release history

著者 (4件)： Lei Fei (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Ou Jiahao (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Wang Xueli (Faculty of Science, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Zhu Hengyu (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China)
資料名： Environmental Science and Pollution Research  (Environmental Science and Pollution Research)
巻： 29  号： 13  ページ： 19847-19859  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4325A  ISSN： 0944-1344  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 河川における汚染物質源放出履歴の同定は,汚染事故の緊急応答と修復戦略の定式化にとって重要である。強い適用性を有するメッシュレス法としての時空放射基底選点法(RBCM)は,下流観測地点で測定した濃度データから放出履歴を直接推定することができる。しかし,時空RBCMにおける特定のパラメータの不確実性は,推定の精度に影響を及ぼす主な要因である。したがって,パラメータを効率的かつ正確に解く方法は必須である。この目的のために,時空RBCMと微分進化アルゴリズム(DEA)を結合した新しいモデルを,発生源放出履歴を同定するために確立した。最初に,効率的パラメータ最適化DEAを導入して,時空RBCMの推定精度に影響を及ぼすパラメータを探索した。次に,RBCMノードの不均衡構成を考慮した新しい損失関数を設計して,DEAによって得たパラメータの合理性を保証した。数値的事例と実際の現場事例の結果は,提案方法が低い時間消費によって現実の放出履歴を正確に推定することができることを示した。また,DEAは空間時間RBCMの最適パラメータの探索においてk倍交差検証よりも効率的であり,新しい損失関数から得たパラメータは推定放出履歴をより精密にできることも示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  損失関数 ,  不確実性 ,  *汚染物質 ,  河川 ,  モデル ,  *パラメータ ,  *選点法 ,  定式化
準シソーラス用語： パラメータ最適化 ,  メッシュフリー法 ,  推定精度 ,  発生源 ,  最適パラメータ ,  *汚染物質排出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 汚染物質放出履歴の同定 ,  表面水 ,  放射状基底選点法 ,  微分進化アルゴリズム ,  損失関数 ,  メッシュレス法

分類 (2件)： 水質汚濁一般  (SB02010U) ,  汚染原因物質一般  (SB05010P)

タイトルに関連する用語 (8件)： 汚染物質放出 ,  履歴 ,  推定 ,  最適化 ,  パラメータ ,  放射状 ,  基底 ,  選点法