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J-GLOBAL ID：201702251457813944   整理番号：17A1526155

岩盤斜面における落石の運動特性パラメータの解析とSVM予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Analysis on Characteristic Parameters of Rock Slope Rockfall Movement and SVM Prediction Model

著者 (4件)： Zhou Aihong (河北地質大学 勘査技術与工程学院,河北 石家庄,050031) ,  Wang Shuaiwei (河北地質大学 勘査技術与工程学院,河北 石家庄 050031;中国地質科学院 水文地質環境地質研究所,河北 石家庄 050061) ,  Yuan Ying (河北地質大学 勘査技術与工程学院,河北 石家庄,050031) ,  Yin Chao (河北地質大学 勘査技術与工程学院,河北 石家庄 050031;北京交通大学 土木建筑工程学院,北京 100044)
資料名： Gonglu Jiaotong Keji  (Gonglu Jiaotong Keji)
巻： 34  号： 3  ページ： 20-25  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0608A  ISSN： 1002-0268  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： 落石の水平運動距離,ジャンプ高さと運動エネルギーの3つの運動特性パラメータを目標として,直交試験法を導入し,その影響因子に対して感度分析とその不利な要素レベルの組合せ研究を行った。次に,落石の運動特性パラメータに影響を及ぼす5つの因子を選択し,データセットを構築し,サポートベクトルマシン法を用いて落石予測システムを構築し,岩盤斜面の落石の運動特性パラメータを予測した。最後に,エンジニアリングシステムを用いて予測システムを検証した。本論文の結果は,以下を示した。直交試験法は落石の運動特性パラメータに影響する主な要因と不利な要素レベルの組合せを確定することができる。サポートベクトルマシン(SVM)に基づく予測システムはRockfallソフトウェアのモデリング計算過程を必要とせず、岩盤斜面落石の運動特徴パラメータを推定することができ、便利で迅速である。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測モデル ,  *落石 ,  *岩盤斜面 ,  ソフトウェア ,  運動エネルギー ,  感度解析 ,  モデリング ,  直交性 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 特徴パラメータ ,  予測システム ,  影響因子 ,  試験方法 ,  *特性パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： road engineering ,  rockfall ,  orthogonal test ,  influencing factor ,  support vector machine ,  parameter prediction

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 岩盤斜面 ,  落石 ,  運動 ,  特性パラメータ ,  解析 ,  SVM ,  予測モデル