文献

J-GLOBAL ID：201802218980707274   整理番号：18A1544816

Kalmanフィルタに基づくグレイMarkov結合モデルの基礎ピット変形モニタリングへの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of gray Markov combined model based on Kalman filter in foundation pit deformation monitoring

著者 (3件)： Zhu Juntao (桂林理工大学測絵地理信息学院,广西桂林541004;桂林理工大学广西空間信息与測絵重点実験室,广西桂林541004) ,  Xiong Dongxu (桂林理工大学測絵地理信息学院,广西桂林541004;桂林理工大学广西空間信息与測絵重点実験室,广西桂林541004) ,  Li Yawei (桂林理工大学測絵地理信息学院,广西桂林541004;桂林理工大学广西空間信息与測絵重点実験室,广西桂林541004)
資料名： Guilin Ligong Daxue Xuebao  (Guilin Ligong Daxue Xuebao)
巻： 37  号： 4  ページ： 653-657  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2064A  ISSN： 1674-9057  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： 監視データのランダム擾乱の影響のため,Kalmanフィルタを用いて,監視データのフィルタリングを行い,監視データの擾乱誤差を除去した。監視データの抽出により、基礎ピットの周辺構造の変形を正確に反映できるデータを抽出し、抽出したモニタリングデータを利用して、灰色Markov複合モデルの変形予測分析を行った。基礎ピットモニタリングの工学用例の応用は,従来の灰色モデルと灰色Markovモデルの予測精度を比較して,Kalmanフィルタに基づく灰色Markovモデルの予測精度が,著しく改良することを示した。この組合せモデルは,基礎ピットモニタリングにおけるランダム外乱データの処理問題をよく解決することができ,結論は実用的価値を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *結合モデル ,  *Kalmanフィルタ ,  フィルタリング ,  予測 ,  *モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  Markovモデル ,  複合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： gray model ,  Kalman filter ,  Markov chain ,  foundation pit deformation ,  prediction

分類 (1件)： データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (7件)： Kalmanフィルタ ,  グレイ ,  結合モデル ,  基礎 ,  ピット ,  モニタリング ,  応用