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J-GLOBAL ID：201902248701574026   整理番号：19A2169594

ニューラルネットワークとSVD法を用いたネパールにおける座標変換パラメータ【JST・京大機械翻訳】

Coordinate transformation parameters in Nepal by using neural network and SVD methods

著者 (4件)： Ansari Kutubuddin (Department of Geoinformatic Engineering, Inha University, 100 Inha-ro, Incheon 22212, Korea) ,  Gyawali Prabin (Department of Civil and Geomatics Engineering, Kathmandu University, Dhulikhel, Nepal) ,  Pradhan Prachand Man (Department of Civil and Geomatics Engineering, Kathmandu University, Dhulikhel, Nepal) ,  Park Kwan-Dong (Department of Geoinformatic Engineering, Inha University, 100 Inha-ro, Incheon 22212, Korea)
資料名： Journal of Geodetic Science (Web)  (Journal of Geodetic Science (Web))
巻： 9  号： 1  ページ： 22-28  発行年： 2019年 
JST資料番号： U8052A  ISSN： 2081-9943  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： 本研究では,Nepal地域を横切って観測可能な地球測位システム(GPS)からの座標測定の記録を用いて,世界測地システム1984(WGS-84)からEverest(1830)とEverest(1956)までのB-W拡張モデル(拡張Bursa-Wolfモデル)座標変換パラメータを計算した。人工ニューラルネットワーク(ANN)と特異値分解(SVD)法を用いて,合成またはモデル化座標を決定した。ANN技術の助けを借りて9変換パラメータを研究し,SVD法による結果を検証した。ANNとSVD法の比較分析を,一方向ANOVA試験後に観察された出力で行った。解析により,両データに対するヌル仮説は許容可能であり,すべてのモデルは互いに統計的に有意に等価であることを示唆した。本研究からの結果は,異なる資源からデータセットを同化しながら,座標変換と正確な座標割当のための技術の比較的良い理解を補完するであろう。Copyright 2019 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston Translated from English into Japanese 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 ,  *パラメータ ,  モデリング ,  分散分析 ,  モデル ,  *ネパール連邦民主共和国 ,  GPS ,  地球 ,  特異値分解 ,  *座標変換 ,  測地 ,  忍容性
準シソーラス用語： 許容性 ,  比較分析 ,  座標測定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 座標変換 ,  最新のデータ ,  ニューラルネットワーク ,  SVD

分類 (1件)： 電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  ネパール ,  座標変換 ,  パラメータ