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J-GLOBAL ID：202202261165272034   整理番号：22A0496641

地下水質のシミュレーションにおける自己組織化マップ,人工ニューラルネットワークおよび共アクティブニューロ-ファジィ推論システム法の比較:地理空間人工知能【JST・京大機械翻訳】

Comparison of Self-Organizing Map, Artificial Neural Network, and Co-Active Neuro-Fuzzy Inference System Methods in Simulating Groundwater Quality: Geospatial Artificial Intelligence

著者 (4件)： Gholami V. (Department of Range and Watershed Management and Dept. of Water Eng. and Environment, Faculty of Natural Resources, University of Guilan, Sowmeh Sara, Guilan, Iran) ,  Khaleghi M. R. (Torbat-E-Jam Branch, Islamic Azad University, Torbat-e-Jam, Iran) ,  Pirasteh S. (Department of Geoinformatics and Surveying, Faculty of Environmental and Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Booij Martijn J. (Water Engineering and Management, Faculty of Engineering Technology, University of Twente, Enschede, the Netherlands)
資料名： Water Resources Management  (Water Resources Management)
巻： 36  号： 2  ページ： 451-469  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0430A  ISSN： 0920-4741  CODEN： WRMAEJ  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： 水質実験は困難で,費用がかかり,時間がかかる。従って,これらの実験の代替法として,異なるモデリング法が使用できる。調査目的を達成するために,自己組織化マップ(SOM),人工ニューラルネットワーク(ANN),および共同活動ニューロファジー推論システム(CANFIS)のような地理空間人工知能アプローチを,イラン北部のMazandaran平野における地下水品質をシミュレートするために使用した。地理情報システム(GIS)技術をプレプロセッサとポストプロセッサとして使用した。85の飲料水井戸からのデータを二次データとして用い,(a)訓練の70%(訓練の60%と交差検証の10%)と(b)試験段階の30パーセントの2つの分割に分けた。地下水水質指数(GWQI)と有効水質因子(産業からの距離,地下水深さ,帯水層地層の透過率)を出力と入力変数としてそれぞれ実行した。統計的指標(すなわち,R二乗(R-sqr)と平均二乗誤差(MSE))を用いて,3つの方法の性能を比較した。結果は,地下水水質シミュレーションにおける3つの方法の高性能を実証した。しかし,試験段階において,CANFIS(R-sqr=0.89)はSOM(R-sqr=0.8)およびANN(R-sqr=0.73)法よりも高い性能を有した。テストされたCANFISモデルを用いて,平野の面積のGWQI値を推定した。最後に,地下水水質をCANFISシミュレーションに関連したGIS環境でマッピングした。結果は,地下水の質を管理し,持続可能な発展目標(SDG)-6,SDG-11,およびSDG-13に寄与する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2021. corrected publication 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  帯水層 ,  *水質 ,  *ニューラルネットワーク ,  地理学 ,  *人工知能 ,  飲用水 ,  地層 ,  透過率 ,  プリプロセッサ ,  地理情報システム ,  *自己組織化特徴マップ ,  持続可能な開発
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  地下水水質 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 地下水品質指数 ,  トレーニング ,  試験 ,  地下水質マップ ,  マザンダラン平原

分類 (2件)： 水資源  (RC11020F) ,  放射,大気光学  (DC05080C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 地下水 ,  シミュレーション ,  自己組織化マップ ,  人工ニューラルネットワーク ,  ファジィ推論システム ,  地理 ,  人工知能