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J-GLOBAL ID：201502211141653343   整理番号：15A1163421

GM(1,1)モデルを用いた鉱山斜面変形予告のための改良フラクタル予測モデル

An improved fractal prediction model for forecasting mine slope deformation using GM (1, 1)

著者 (8件)： WU Hao (Wuhan Univ. Technol., Wuhan, CHN) ,  WU Hao (Hong Kong Polytechnic Univ., HKG) ,  DONG Yuanfeng (Wuhan Univ. Technol., Wuhan, CHN) ,  SHI Wenzhong (Hong Kong Polytechnic Univ., HKG) ,  CLARKE Keith C (Univ. California-Santa Barbara, CA, USA) ,  MIAO Zelang (Hong Kong Polytechnic Univ., HKG) ,  ZHANG Jianhua (Wuhan Univ. Technol., Wuhan, CHN) ,  CHEN Xijiang (Wuhan Univ. Technol., Wuhan, CHN)
資料名： Structural Health Monitoring  (Structural Health Monitoring)
巻： 14  号： 5  ページ： 502-512  発行年： 2015年09月 
JST資料番号： W2357A  ISSN： 1475-9217  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： フラクタルモデルは,その類似性及び不規則性のため,一連の既存モニタリングデータから鉱山斜面変形を予告する能力をもっている。しかし大量のデータの要求は,実務における既存フラクタルモデル(TFM)の利用を低下させた。本研究では,GM(1,1)で最適化したフラクタル次元近似予告を用いた,限界データ結果付き鉱山斜面変形を予告するための改良フラクタルモデル(IFM)を提案した。研究の結果,1)IFMの予告値は,マクロレベルにおける実際値に確率的に相関すること,2)IFMは,TFMより正確に各モニタリング位置における鉱山斜面変形を予測可能であること,3)IFMの方が,TFMより良好にデータ結果に存在する揮発性に抵抗できること,などが分かった。

シソーラス用語： *フラクタル ,  *予測モデル ,  鉱山 ,  露天採掘 ,  傾斜 ,  変形 ,  予報 ,  予測 ,  精度 ,  安定性 ,  最適化 ,  関数 ,  中国西北部 ,  *斜面 ,  分散【dispersion】 ,  フラクタル次元 ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  GM(1, 1)モデル ,  近似関数 ,  斜面変形 ,  露天掘り ,  陝西省

分類 (1件)： 斜面安定,掘削変形  (RA03070L)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル ,  鉱山 ,  斜面変形 ,  フラクタル ,  予測モデル