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J-GLOBAL ID：201702257287314425   整理番号：17A0107889

GRA-GEPに基づく爆発ピーク速度予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of blasting-vibration-peak-speed based on GRA-GEP

著者 (5件)： Chen Qiusong (School of Resources and Safety Engineering, Central South University) ,  Zhang Qinli (School of Resources and Safety Engineering, Central South University) ,  Chen Xin (School of Resources and Safety Engineering, Central South University) ,  Xiao Chongchun (School of Resources and Safety Engineering, Central South University) ,  Jiang Qun (Hsikwangshan Twinkling Star Co. Ltd.)
資料名： Zhongnan Daxue Xuebao Zirankexueban  (Zhongnan Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 47  号： 7  ページ： 2441-2447  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2798A  ISSN： 1672-7207  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： 発破工事における爆発振動の爆発と爆発振動ピークの速度の予測が難しい問題に対して、灰色関連度理論とMYECLIPSE開発ツールを利用した。グレー関係度分析(GRA)と遺伝子発現プログラミング(GEP)に基づくGRA-GEP爆発ピーク速度予測モデルを確立した。本論文では,湖北省の銅録山市の現場での露天の実際のデータに基づき,灰色の関連度解析によって,最大段薬量,,,水平距離,,,,の長さ,測定点と最小抵抗線方向の角度との間の相関が存在することを示した。さらに,爆発ピークの速度を予測するために,GEPソフトウェアを用いて,JAVA言語プログラミングのシミュレーションを行った。研究結果は以下を示す。GRA-GEPモデルの予測結果の最大相対誤差は14.4%であり,平均相対誤差は7.8%であり,SADAOVSKYの実験式(平均相対誤差30.6%)とBPニューラルネットワーク予測モデル(平均相対誤差13.3%)よりはるかに低かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ソフトウェア ,  山岳 ,  Java ,  実験式 ,  都市 ,  言語 ,  *予測モデル ,  計算機プログラミング
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  相対誤差 ,  遺伝子発現プログラミング ,  開発ツール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： blasting vibration ,  blasting-vibration-peak-speed ,  GRA-GEP ,  gene expression program ,  forecast subsidence

分類 (1件)： 湖沼学,河川学  (DC07050J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 爆発 ,  予測