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J-GLOBAL ID：201802246119392552   整理番号：18A1965299

GPSとニューラルネットワークに基づく地滑り変位モニタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Landslide Displacement Monitoring Algorithm Based on GPS and Neural Network

著者 (4件)： Zhang Minmin (山西大学 数学科学学院,太原,030006) ,  Lv Xiaojun (中国鉄道科学研究院 電子計算技術研究所,北京,100081) ,  Jia Xinchun (山西大学 数学科学学院,太原,030006) ,  Yang Bo (山西大学 数学科学学院,太原,030006)
資料名： Jisuanji Celiang yu Kongzhi  (Jisuanji Celiang yu Kongzhi)
巻： 26  号： 8  ページ： 51-54  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3592A  ISSN： 1671-4598  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： GPS受信機による地滑り変位の監視において,GPSとニューラルネットワークに基づく地滑り変位監視アルゴリズムを,単一点GPS位置決め誤差の大きな問題のために提案した。GPS受信機は地滑りの発生前と地滑り発生後に測定した定位データを結合し、線形的に分離できない。非線形の可分性を有するニューラルネットワークを用いて、結合された定位データを2種類に分け、1種類は未地滑りのGPSデータに属し、もう一つは地滑りのGPSデータに属し、GPS定位誤差という非線形非ガウス問題の正確モデリングの過程を避けた。GPS受信機によって訓練されたトレーニングニューラルネットワークを用いて,訓練されたニューラルネットワークモデルを使用して,テストセットの分類効果を検証した。試験結果は,低精度GPS受信機に対して,3m,5m,8mの勾配で,訓練サンプルの分類精度はそれぞれ95.85%,99.23%,99.99%であり,試験サンプルの分類精度はそれぞれ82.94%,89.44%であることを示した。91.05%は,提案アルゴリズムが,大きな地滑りに適用できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  モデリング ,  *地滑り ,  定位 ,  線形性 ,  *アルゴリズム ,  *GPS
準シソーラス用語： *GPS【位置決め】 ,  分類精度 ,  神経回路網モデル ,  GPSデータ ,  位置決め誤差 ,  GPS受信機 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 斜面安定,掘削変形  (RA03070L)

タイトルに関連する用語 (6件)： GPS ,  ニューラルネットワーク ,  地滑り ,  変位 ,  モニタリング ,  アルゴリズム