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J-GLOBAL ID：201702228620722955   整理番号：17A1288698

回帰分析とウェーブレット変換に基づく斜面変形の組合せ予測研究【JST・京大機械翻訳】

Combinatorial Forecasting of Slope Deformation Based on Regression Analysis and Wavelet Transform

著者 (4件)： Yang Zhenxing (青海省水文地質工程地質環境地質調査院 青海省水文地質及地熱地質重点実験室,西寧,810008) ,  Chen Feifei (青海省水文地質工程地質環境地質調査院 青海省水文地質及地熱地質重点実験室,西寧,810008) ,  Ma Haiyuan (青海省水文地質工程地質環境地質調査院 青海省水文地質及地熱地質重点実験室,西寧,810008) ,  Li Zhongyan (青海省水文地質工程地質環境地質調査院 青海省水文地質及地熱地質重点実験室,西寧,810008)
資料名： Changjiang Kexueyuan Yuanbao  (Changjiang Kexueyuan Yuanbao)
巻： 34  号： 4  ページ： 38-42,51  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1485A  ISSN： 1001-5485  CODEN： CKYUE6  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： 斜面変形の発展傾向を有効に判断するため、斜面変形の現場データに基づいて、まず回帰分析とウェーブレット変換を用いて斜面変形データの傾向項と誤差項を分解し、いくつかの最適な分解データを選択して斜面変形データの傾向項と誤差項を確定した。次に,BPとRBFニューラルネットワークを用いて,傾向項と誤差項を予測し,単一予測の結果を得て,最終的に,重みづけ組合せ予測と非決定的組合せ予測の効果を分析した。結果は以下を示した。傾向項目と誤差項の分離過程において、異なる分離方法の分離結果には一定の差異があり、6次多項式回帰、5次及び7次フーリエ回帰とsym2ウェーブレット変換の結果は比較的に良い。同時に、単項予測において、予測項目の予測効果は伝統的な単項予測より優れており、予測項目の有効性を検証し、組合せ予測の結果により、2種類の組合せ予測の効果はいずれも良好であり、いずれも予測精度を大きく向上させることが分かった。また,非重みづけ組合せの予測精度は,重みづけ組合せ予測の精度よりも優れていることが示された。上記の研究は斜面の変形予測に新しい考え方を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前向きコホート研究 ,  多項式 ,  *回帰分析 ,  *ウェーブレット変換 ,  *予測 ,  重みづけ
準シソーラス用語： 予測精度 ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  *斜面変形 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： slope deformation ,  regression analysis ,  wavelet transform ,  combination forecasting ,  trend term

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 回帰分析 ,  ウェーブレット変換 ,  斜面変形 ,  組合せ ,  予測 ,  研究