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J-GLOBAL ID：201702282397007076   整理番号：17A0345779

ウェーブレット変換とサポートベクトルマシン結合モデル(WA-SVM)を用いて,乾燥地域の地下水深を予測した。【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Groundwater Depth in Arid Regions by Using Wavelet-Support Vector Machine(WA-SVM)

著者 (7件)： Yu Haijiao (Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute,Chinese Academy of Sciences) ,  Wen Xiaohu (Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute,Chinese Academy of Sciences) ,  Feng Qi (Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute,Chinese Academy of Sciences) ,  Yin Zhenliang (Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute,Chinese Academy of Sciences) ,  Chang Zongqiang (Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute,Chinese Academy of Sciences) ,  Yu Tengfei (Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute,Chinese Academy of Sciences) ,  Niu Xiaoyu (Hydrology and Water Resources Bureau of Gansu Province)
資料名： Zhongguo Shamo  (Zhongguo Shamo)
巻： 36  号： 5  ページ： 1435-1442  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0882A  ISSN： 1000-694X  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)

抄録/ポイント： 乾燥地域の地下水の深さを正確に予測することは,地域の地下水資源の合理的開発と生態学的環境保護のために非常に重要である。EJINA盆地の3つの地下水埋め込み坑井検層を対象として,ウェーブレット変換とサポートベクトルマシン結合モデル(WA-SVM)を用いて,将来の1か月の地下水位の短期予測を行った。WA-SVMの有効性を検証するために,シミュレーション結果をウェーブレット変換のないSVMモデルと比較した。結果は以下を示す。乾燥地域の地下水位の短期予測において,SVMモデルと比較して,WA-SVMモデルの予測精度は著しく改善された。WA-SVMモデルは乾燥地域の地下水深の予測においてより良い適用性があり、乾燥地域の地下水の深度の動態予測に新しい方法と構想を提供することができ、資料が限られた条件下で地下の深さを予測する有効な方法である。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検層 ,  *地中 ,  環境保全 ,  *サポートベクトルマシン ,  地下水位 ,  *水深 ,  適応性 ,  生態学 ,  *結合モデル ,  短期予測 ,  *地下水 ,  *乾燥地帯 ,  地下水資源 ,  *ウェーブレット変換
準シソーラス用語： 予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： groundwater depth prediction ,  wavelet transform ,  support vector machine

分類 (2件)： 地下水学  (DC07040Y) ,  水資源  (RC11020F)

タイトルに関連する用語 (7件)： ウェーブレット変換 ,  サポートベクトルマシン ,  結合モデル ,  乾燥地域 ,  地下 ,  水深 ,  予測