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J-GLOBAL ID：201702253055816058   整理番号：17A1665119

GM-BP複合モデルの表面変形予測への応用【JST・京大機械翻訳】

GM-BP Combined Model in the Application of Ground Surface Deformation

著者 (4件)： Zhang Shanting (山東科技大学測絵科学与工程学院,山東青島,266590) ,  Luan Yuanzhong (山東科技大学測絵科学与工程学院,山東青島,266590) ,  Li Yong (山東科技大学測絵科学与工程学院,山東青島,266590) ,  Wei Chao (山東科技大学測絵科学与工程学院,山東青島,266590)
資料名： Cehui yu Kongjian Dili Xinxi  (Cehui yu Kongjian Dili Xinxi)
号： 4  ページ： 195-197  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3257A  ISSN： 1672-5867  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： 灰色モデルは計算が簡単で、必要なデータ量が小さいなどの長所があり、短期予測において高い精度があるが、波動性の大きいデータに対する予測効果は比較的に悪い。ニューラルネットワークは強い非線形マッピング能力と自己学習能力を有し、波動データに対する処理効果が良好である。本論文では、両者のメリットを結合し、GM-BPの組合せモデルを構築した。実例により、組合せモデルは単一のモデルより地表変形予測において明らかな優位性があることが証明された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 短期予測 ,  ニューラルネットワーク ,  *予測 ,  波動
準シソーラス用語： 自己学習 ,  非線形マッピング ,  データ量 ,  *複合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： GM (1 ,  1) ,  BP neural networks ,  combined model ,  deformation predication

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 複合モデル ,  表面変形 ,  予測 ,  応用