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J-GLOBAL ID：201702242026042585   整理番号：17A0736755

カオス最適化ニューラルネットワークに基づく砂液状化予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Prediction model of sand liquefaction based on chaos optimization neural networks

著者 (3件)： TAN Qin-wen (College of Resource and Environmental,Southwest of Science&Technology University) ,  YIN Guang-zhi (College of Resources and Environmental Sciences,Chongqing University) ,  WEI Zuo-an (College of Resources and Environmental Sciences,Chongqing University)
資料名： Ziranzaihai Xuebao  (Ziranzaihai Xuebao)
巻： 18  号： 3  ページ： 111-116  発行年： 2009年 
JST資料番号： C2132A  ISSN： 1004-4574  CODEN： ZZAXEF  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： 砂液状化予測の非線形問題を解決するために,BPニューラルネットワークとカオス最適化の利点と欠点を分析することによって,カオス最適化と勾配降下法を結合して,ニューラルネットワークの重みと閾値の新しい組合せ最適化アルゴリズム(COBP)を構築した。この組合せ最適化アルゴリズムを砂液状化の予測モデルに適用した。工学的応用により,組合せ最適化モデルは,探索速度が速く,大域的安定性を持ち,そして,予測精度が高く,そして,信頼性が高く,そして,工学的応用の精度要求を満たすことができ,そして,砂液状化の非線形予測のための効果的方法を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *モデル ,  *液状化 ,  *カオス ,  *予測モデル ,  最急降下法 ,  *最適化 ,  *予測 ,  *ニューラルネットワーク ,  信頼性 ,  非線形問題
準シソーラス用語： 非線形予測 ,  予測精度 ,  組合せ最適化 ,  最適アルゴリズム ,  逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： optimization model ,  sand liquefaction prediction ,  chaos optimization ,  BP neural networks

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： カオス ,  最適化 ,  ニューラルネットワーク ,  砂 ,  液状化 ,  予測モデル