文献

J-GLOBAL ID：201002288966234950   整理番号：10A1623093

橋梁劣化の人工ニューラルネットワークモデル

Artificial Neural Network Model of Bridge Deterioration

著者 (1件)： HUANG Ying-Hua (National Yunlin Univ. of Sci. and Technol., Yunlin, TWN)
資料名： Journal of Performance of Constructed Facilities  (Journal of Performance of Constructed Facilities)
巻： 24  号： 6  ページ： 597-602  発行年： 2010年11月 
JST資料番号： E0407C  ISSN： 0887-3828  CODEN： JPCFEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの橋梁管理システムでは,劣化のモデル化にMarkovianチェーンモデルを用いているが,「将来の状態は過去に独立である」という仮定には,多くの研究者が疑問を持っている。この問題を克服するため,橋の将来の状態を推定するモデルを開発し,劣化に影響を与える重要な要因を同定する統計的な解析を行った。ウィスコンシン州で実施されたコンクリート橋梁の維持管理,検査データを用いて,人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルを構築し,劣化を予測した。開発したモデルは,橋梁デッキの劣化を正確に予測でき,したがって維持管理の計画や意思決定に役立つことを述べた。

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  Markov連鎖 ,  確率モデル ,  統計解析 ,  *コンクリート橋
準シソーラス用語： Markovモデル ,  *人工ニューラルネットワーク ,  *劣化モデル

分類 (1件)： 橋梁の破壊,保守,その他  (RC06080X)

タイトルに関連する用語 (2件)： 橋梁 ,  人工ニューラルネットワークモデル