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J-GLOBAL ID：201902218909803462   整理番号：19A2280615

ダム変位予測のための改良型長期短期記憶モデル【JST・京大機械翻訳】

An Improved Long Short-Term Memory Model for Dam Displacement Prediction

著者 (5件)： Zhang Jun (State Grid Hunan Electric Power Company Limited Research Institute, Changsha, Hunan, China) ,  Cao Xiyao ( State Grid Hunan Electric Power Company Limited, Changsha, Hunan, China) ,  Xie Jiemin (State Grid Hunan Electric Power Company Limited Research Institute, Changsha, Hunan, China) ,  Xie Jiemin ( Hunan Xiangdian Test & Research Institute, Changsha, Hunan, China) ,  Kou Pangao (State Grid Hunan Electric Power Company Limited Research Institute, Changsha, Hunan, China)
資料名： Mathematical Problems in Engineering (Web)  (Mathematical Problems in Engineering (Web))
巻： 2019  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7803A  ISSN： 1024-123X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 変位はダム安全性監視データにおいて重要な役割を果たし,それは洪水水圧,極端な温度,構造劣化,および底面岩盤損傷のようなセキュリティリスクに適切に応答する。正確な予測を行うために,以前の研究者は様々なモデルを確立した。しかしながら,これらのモデルの入力変数は,外部環境と変位の間の遅れを効率的に反映することができない。したがって,遅延を反映するために歴史的データを完全に利用するために,長い短期記憶(LSTM)モデルを提案した。さらに,LSTMモデルを改良して,変数をより物理的に合理的にすることにより性能を最適化した。最後に,実世界の半径方向変位データセットを用いて,LSTMモデル,多重線形回帰(MLR),多層パーセプトロン(MLP)ニューラルネットワーク,サポートベクトルマシン(SVM),およびブースト回帰ツリー(BRT)の性能を比較した。結果は,LSTMモデルが効率的に遅れを反映し,変数選択をより便利にし,改良LSTMモデルが,より明確な物理的意味に基づく入力形式とネットワーク構造を最適化することにより,最良の性能を達成することを示した。Copyright 2019 Jun Zhang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 岩盤 ,  最適化 ,  セキュリティ ,  半径方向 ,  *予測 ,  多層パーセプトロン ,  *ダム ,  サポートベクトルマシン ,  ニューラルネットワーク ,  ネットワーク構造 ,  水圧 ,  洪水
準シソーラス用語： 変数選択 ,  外部環境 ,  *短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ダム一般  (RC16010D)

引用文献 (34件)：

• N. G. Beaujoint, "Les méthodes de surveillance des barrages au service de la production hydraulique d'Electricité de France, problèmes anciens et solutions nouvelles," Proceedings of the IXth International Congress on Large Dams, pp. 529-550, 1967.
• "Methods of analysis for the prediction and the verification of dam behavior," Swiss Committee on Dams, ICOLD, 2003.
• A. de Sortis, P. Paoliani, "Statistical analysis and structural identification in concrete dam monitoring," Engineering Structures, vol. 29, no. 1, pp. 110-120, 2007.
• D. Hu, Z. Zhou, Y. Li, X. Wu, "Dam safety analysis based on stepwise regression model," Advanced Materials Research, vol. 204-210, pp. 2158-2161, 2011.
• B. Stojanovic, M. Milivojevic, M. Ivanovic, N. Milivojevic, D. Divac, "Adaptive system for dam behavior modeling based on linear regression and genetic algorithms," Advances in Engineering Software, vol. 65, pp. 182-190, 2013.

タイトルに関連する用語 (6件)： ダム ,  変位 ,  予測 ,  長期 ,  短期記憶 ,  モデル