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ANN-ACCO手法による数値モデルの検定に関する研究


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タイトル: ANN-ACCO手法による数値モデルの検定に関する研究
その他のタイトル: Model Calibration using ANN-ACCO Optimization Method
著者: 西田, 渉 / Solomatine, Dimitri P. / 野口, 正人
著者(別表記) : Nishida, Wataru / Solomatine, Dimitri P. / Noguchi, Masato
発行日: 2007年11月
出版者: 長崎大学工学部
引用: 長崎大学工学部研究報告 Vol.37(69) p.27-32, 2007
抄録: In order to properly simulate the natural phenomena using numerical model, model parameters have to be estimated by an appropriate manner. Here, new approach using ACCO and artificial neural network is proposed for the calibration of numerical simulation model. ANN works as an error estimator in this proposed model. From the comparison of results with ACCO, although the number of function evaluation time is larger than that of ACCO, it is shown that the optimization by ANN-ACCO is reasonably carried out with better accuracy and stability. Model calibration was also successfully established by ANN-ACCO, then the some degree of its applicability to model calibrations were shown.
キーワード: global optimization / adaptive cluster covering method / artificial neural network / model calibration
URI: http://hdl.handle.net/10069/9461
関連リンク : http://www.lb.nagasaki-u.ac.jp/reports/kougaku/preview.php?id=51
資料タイプ: Departmental Bulletin Paper
原稿種類: publisher
出現コレクション:第37巻 第69号

引用URI : http://hdl.handle.net/10069/9461

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