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J-GLOBAL ID：201702259897513161   整理番号：17A1752642

Kalmanフィルタパラメータに基づく自己学習によるダム変形予測【JST・京大機械翻訳】

Parameter Self-learning Method Based on Kalman Filter for Dam Deformation Prediction

著者 (6件)： Zhan Pengfei (河海大学計算机与信息学院 南京210098) ,  Lv Xin (河海大学計算机与信息学院 南京210098) ,  Mao Yingchi (河海大学計算机与信息学院 南京210098) ,  Xu Shufang (河海大学計算机与信息学院 南京210098) ,  Wang Longbao (河海大学計算机与信息学院 南京210098) ,  Ma Hongxu (河海大学計算机与信息学院 南京210098)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 5  ページ： 268-271,275  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： Kalmanフィルタモデルはダムの変形予測に広く使われているが、そのパラメーターの識別、特に状態と観測ノイズ共分散行列の識別は、主に工程経験と領域専門家の知識に由来する。本論文では,歴史的データに基づく自己学習のパラメータ同定法を提案し,モンテカルロ法と拒絶サンプリング法を組み合わせて,Kalmanフィルタのパラメータを得た。具体的には、訓練サンプルから実際の値と最も近い実測値を選び、状態ノイズを推定し、それと全体誤差の差を計算することで、観測ノイズを確定する。実験結果は,既存の方法と比較して,提案した方法の正確さがより高く,ダム変形予測に適していることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデル ,  雑音 ,  *予測 ,  モンテカルロ法 ,  *Kalmanフィルタ ,  *ダム
準シソーラス用語： パラメータ同定 ,  共分散行列 ,  測定ノイズ ,  *自己学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Monte Carlo ,  Rejection sampling ,  Kalman filter ,  Parameter self-learning ,  Dam deformation prediction

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (5件)： Kalmanフィルタ ,  パラメータ ,  自己学習 ,  ダム ,  予測