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J-GLOBAL ID：201602297082493912   整理番号：16A0069369

時系列とPSO(粒子群最適化SVR(サポートベクトル回帰)モデルに基づくバイシュッヘ地すべりの変位予測【Powered by NICT】

DISPLACEMENT PREDICTION OF BAISHUIHE LANDSLIDE BASED ON TIME SERIES AND PSO-SVR MODEL

著者 (4件)： Zhang Jun (Fac. of Engineering, China Univ. of Geosciences (Wuhan), Hubei, Wuhan) ,  Yin Kunlong (Fac. of Engineering, China Univ. of Geosciences (Wuhan), Hubei, Wuhan) ,  Wang Jiajia (Fac. of Engineering, China Univ. of Geosciences (Wuhan), Hubei, Wuhan) ,  Huang Faming (Inst. of Geological Survey, China Univ. of Geosciences (Wuhan), Hubei, Wuhan)
資料名： Yanshi Lixue yu Gongcheng Xuebao  (Yanshi Lixue yu Gongcheng Xuebao)
巻： 34  号： 2  ページ： 382-391  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2046A  ISSN： 1000-6915  CODEN： YLGXF5  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： 地滑り変位予測モデルと関連するパラメータの選択は地滑り置換予測における2個の最重要課題である。既存のモデルは,地すべり変位を予測する多くの制限および欠点を有する。本研究では,傾向変位と3峡貯水池地域における白水河の地滑りの周期的変位は,時系列解析の手法に基づいて分離した。前者は主に地すべりの内部因子(組成,地質構造,地形,など)に支配されると考えられ,多項式関数に適合し,予測した。後者は,外部影響因子(季節的降雨,貯水池の水位変化,など)に起因していた。前月の降雨を考慮して,周期的変位予測のための前2か月間,貯水位,前月の貯水レベルの変動,周期的変位の影響因子としての前2か月の貯水レベルの変動と最近の年間の全変位の累積的増加,モデルのパラメータを最適化する粒子群最適化アルゴリズム(PSO)とサポートベクトルマシン回帰(SVR)手法の累積降雨量が提案された。2種類の変位の予測値は,積算変位を得るために重ね合わせた。結果は,時系列予測とPSOのSVRモデルに基づいた地すべり変位は,グリッドサーチSVMとBPニューラルネットワークモデルによるものよりも優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 水位変動 ,  サポートベクトルマシン ,  *地滑り ,  時系列分析 ,  降雨量 ,  降雨 ,  予測モデル ,  貯水 ,  地質構造 ,  貯水池 ,  *最適化
準シソーラス用語： 時系列予測 ,  影響因子 ,  *サポートベクトル回帰 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 斜面安定,掘削変形  (RA03070L)

タイトルに関連する用語 (9件)： 時系列 ,  PSO ,  粒子群最適化 ,  SVR ,  サポートベクトル回帰 ,  モデル ,  地すべり ,  変位 ,  予測