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J-GLOBAL ID：201802225073432743   整理番号：18A1315491

時系列分解と多変量カオスモデルに基づく地滑りステップ変位予測【JST・京大機械翻訳】

Step-Like Displacement Prediction of Landslide Based on Time Series Decomposition and Multivariate Chaotic Model

著者 (7件)： Huang Faming (南昌大学建筑工程学院,江西南昌330000;中国地質大学地質調査研究院,湖北武漢430074) ,  Yin Kunlong (中国地質大学地質調査研究院,湖北武漢,430074) ,  Yang Beibei (中国地質大学地質調査研究院,湖北武漢,430074) ,  Li Xi (中国地質大学地質調査研究院,湖北武漢,430074) ,  Liu Lei (中国地質大学地質調査研究院,湖北武漢,430074) ,  Fu Xiaolin (中国地質環境監測院,北京,100081) ,  Liu Xiaowen (南昌大学建筑工程学院,江西南昌,330000)
資料名： Diqiu Kexue - Zhongguo Dizhi Daxue Xuebao  (Diqiu Kexue - Zhongguo Dizhi Daxue Xuebao)
巻： 43  号： 3  ページ： 887-898  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0610A  ISSN： 1000-2383  CODEN： DIKEEL  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： 三峡貯水池区域のある貯水池岸の地滑りは強降雨、貯水水位変動などの誘発要素の影響下で、その変位時系列はステップ式変化の特徴を示し、カオス特性が存在する可能性がある。しかし,現在,地滑り変位予測のカオスモデルは,単一変数カオス理論に基づいている。誘発因子を考慮した従来の多変量モデルは,経験的方法を用いて入力変数を選択する。そこで、指数平滑法、多変量カオスモデルと極限学習機(extremelearingma-chine,ELM)に基づく地滑り変位組合せ予測モデルを提案した。指数平滑多変量カオスELMモデルは,最初に地滑りの累積変位シーケンスのカオス特性を認識する。次に,累積変位を指数平滑法により予測し,傾向項変位を得,累積変位によりトレンド項変位を低減させ,残りの波動項変位を得た。その後、波動項の変位及び降雨量、貯水水位の変化量の3つの因子に対して、多変量位相空間再構成を行い、ELMモデルを用いて、多変量再構成後の波動項変位を予測した。三峡貯水池区域の白水河地滑りのZG93モニタリングポイントの累積変位を実例として分析した。結果は,地滑りの変位シーケンスにはカオス特性があり,モデルは地滑り変位を効果的に予測でき,予測効果は比較モデルより優れていることを示した。カオス理論の角度から,波動項変位と降雨量,貯水池水位変化量の動的応答関係を総合的に分析し,地滑り変位システムの進化の物理本質を反映できる。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 ,  *地滑り ,  *モデル ,  貯水 ,  降雨 ,  水位変動 ,  波動 ,  再構成 ,  貯水池 ,  *予測 ,  動的応答 ,  *カオス ,  水位 ,  降雨量
準シソーラス用語： *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： reservoir landslide ,  step-like displacement prediction ,  chaos theory ,  multivariate phase space reconstruction ,  expo-nential smoothing method ,  extreme learning machine

分類 (2件)： 斜面安定,掘削変形  (RA03070L) ,  自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (8件)： 時系列 ,  分解 ,  多変量 ,  カオス ,  モデル ,  地滑り ,  変位 ,  予測