Application of Rough Set Theory in Wave Height Prediction
محل انتشار: نهمین کنگره بین الملی مهندسی عمران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,311
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICCE09_969
تاریخ نمایه سازی: 7 مهر 1391
چکیده مقاله:
Wave height prediction in offshore operations can be extremely complex due to availability of vague and uncertain information. Integrated interdisciplinary modeling techniques, providing reliable, efficient, and accurate representation of the complex phenomenon of wave height prediction, have gained attention in recent years. With the ability to express knowledge in a rule-based form, the Rough Set Theory (RST) has been successfully employed in many fields. However the application of RST has not been widely investigated in wave height prediction analysis. In this paper, the basic concept of the rough set theory is introduced and implemented to discover some rules for wave hieght prediction in the Lake Superior. The rules are derived by expressing wave height as functions of wind data gathered by National Data Buoy Center (NDBC). This approach represents a new mathematical tool quit different to other soft computing techniques in the decision rules induction. Comparing results of Rough Set Theory with other soft computing technique namely Artificial Neural Networks (ANNs) indicates that the RST could analyze wave height efficiently and accurately, and provides a promising and helpful scheme for wave height predictions
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Armaghan Abed-Elmdoust
PHD Student, School of Civil Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran
Reza Kerachian
Associate Professor, School of Civil Engineering, College of Engineering, University of Tehran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :