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J-GLOBAL ID：201902248504901849   整理番号：19A1762102

イラン,2004 Firoz Abad-Kojourによって引き起こされた落石の危険性解析のためのANFIS,MLP,RBFモデルの比較【JST・京大機械翻訳】

A Comparison Among ANFIS, MLP, and RBF Models for Hazard Analysis of Rockfalls Triggered by the 2004 Firooz Abad-Kojour, Iran, Earthquake

著者 (3件)： Bagheri Vahid (Department of Geology, Faculty of Basic Sciences, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran) ,  Uromeihy Ali (Department of Geology, Faculty of Basic Sciences, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran) ,  Fatemi Aghda Seyed Mahmood (Department of Applied Geology, Faculty of Geological Science, Kharazmi University, Tehran, Iran)
資料名： Geotechnical and Geological Engineering  (Geotechnical and Geological Engineering)
巻： 37  号： 4  ページ： 3085-3111  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0941A  ISSN： 0960-3182  CODEN： GGENE3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 落石災害は,主に山岳斜面,沿岸崖,火山,川辺,およびトレンチで発生する非常に一般的な現象である。本研究では,地域規模の地震落石の災害解析のためのモデルを開発した。この目的のために,適応ニューロファジィ推論システム(ANFIS),多層パーセプトロン人工ニューラルネットワーク(MLP),および動径基底関数人工ニューラルネットワーク(RBF)を含む3つのモデルを利用した。2004年のFiroz Abad-Kojour地震をベンチマークとモデルベースとして用いた。ANFIS,MLP,およびRBF法によって予測された岩盤感受性ゾーンを,地震落石のデータベース(分布マップ)と比較した。結果は,地震落石のMLP予測落石災害帯とデータベース(分布図)の間の良好な重なりを示した。ANFIS,MLP,およびRBFモデルの統計結果を評価するために,密度比,品質合計(Qs),および受信者動作特性曲線のような高精度の検証パラメータを採用した。ハザードマップを分析し,ANFIS(26.76)とMLP(49.19)とRBF(13.84)によって得たQs指数を考慮することによって,MLPの計算したQsがANFISとRBFのものより高いことを観察することができた。さらに,ANFIS(0.984),MLP(0.986)およびRBF法(0.884)からの曲線下面積の得られた値に基づいて,ANFISおよびRBFモデルと比較して,MLPネットワークは2004年のFiroz Abad-Kojeの地震によって引き起こされた落石の危険性解析においてより高い精度を提供した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベンチマーク ,  予測 ,  地震 ,  *落石 ,  火山 ,  ネットワーク ,  *イラン・イスラム共和国 ,  ファジィニューラルネットワーク ,  品質 ,  データベース ,  感受性 ,  *リスク分析 ,  山岳 ,  沿岸
準シソーラス用語： ハザードマップ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 地震落石 ,  ハザード解析 ,  Firoz Abad-Kojour地震 ,  ANFIS ,  MLP ,  RBF

分類 (2件)： 自然災害  (RA02030M) ,  土木地質学・水文地質学一般  (DE09080K)

タイトルに関連する用語 (6件)： イラン ,  落石 ,  危険性解析 ,  ANFIS ,  RbF ,  モデル