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貯水池の流入量予測のための階層型ニューラル・ネットワークの研究

分层神经网络预测水库涌水量的研究

基本信息

批准号：
08650600
负责人：
長尾正志
金额：
$ 1.09万
依托单位：
Nagoya Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
1996
资助国家：
日本
起止时间：
1996 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

貯水池への流入量の予測は貯水池操作の基礎となる。ここでは、階層型ニューラルネットワークによる、牧尾ダムでの日流入量予測をAICやMDLの情報量基準や、フィードバックなどを勘案して、実証的に研究した。目的変数は牧尾ダムの翌日またはその次の日までの日流量とし、説明変数は牧尾ダムの2日前での日流量および同ダム上流の王滝、三浦ダムのそれぞれ2日前までの日雨量とした。変量の基準化には、日流量については対数正規分布の非超過確率を、日雨量については、0を除外した指数分布の非超過確率を使用した。手法的には、バックプロパゲーション法により、入力層、中間層、出力層をそれぞれ単層とした構造のモデルで、中間層のユニット数の選定によって、最適な構造を選択した。最終的な判定は、観測値と予測値の間の相関係数や時間的対応によった。得られた成果は多いが、そのうちの主要なものは以下のようである。1)情報量の評価基準の特徴は以下のようである。MDLは、自由度と誤差分散の両方がデータ数と関係するので、比較的簡単な構造を選ぶ。AICは、自由度の項がデータ数と無関係なので、MDLと同等かまたは複雑な構造を選ぶ。2)データ数とこれらの評価基準の関係としては、データ数が少ないときにはAICを、多いときにはMDLを使うほうが良いようである。3)時系列情報を複数同時に予測する場合には、フィードバック効果の見られるケースとそれほど明確でないケースがあった。効果がみられたのは、データの自己相関性の高く、学習データの平均値より大きな平均値の年の予測であった。4)フィードバックモデルで、中間層を雨量と流量の情報で分離した場合と分離しない場合を比較したが、分離しない方がよいという結果となった。5)パラメータ常数を選定する学習過程において焼き鈍しの効果を調べたが、観測誤差などの影響を受けて、その効果は認められなかった。

The amount of inflow into the pool is the basis for the operation of the pool. The daily inflows of the AIC MDL, the survey survey, the investigation and the research were carried out. The purpose of this paper is to count the daily flow in the following day, the daily flow in the next day, the daily flow in the second day, the daily flow in the second day and the upper stream in Miura, Miura and Miura in the second day. The normal distribution of daily traffic volume, the normal distribution of daily traffic volume, the non-excess accuracy rate, the daily rainfall forecast, the exception of index distribution, and the use of non-excess accuracy rate. The method, the input, the input, the output, the input, the output, the input, the input, the input The most accurate decision and test are used to determine the number of times in which you can compare each other. The results show that there are many results, and the main results are as follows. 1) the amount of information is lower than that of the basic level. MDL, the degree of freedom difference dispersion, the number of degrees of freedom, and the number of degrees of freedom. AIC, degrees of freedom, number of copies, MDL equivalents, copy copy, select. 2) in terms of the number of times, the basic level, the number of AIC, the number of MDL, the number of people, and the number of people. 3) at the same time, the replication of the series of messages will be completed at the same time. In the meantime, you will need to make sure that you are aware of the exact information. If you don't have sex, and you don't have sex. 4) in the middle of the world, the flow rate of rainfall is very high, the flow rate of rainfall is very high, and the flow rate is very low. 5) the information constant is selected to determine whether or not the process is correct, the error is affected, and the error is affected.