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J-GLOBAL ID：202002249881781076   整理番号：20A2616102

粒子群最適化アルゴリズムに基づく過渡電磁法反転技術の研究と応用【JST・京大機械翻訳】

Research and Application of the Transient Electromagnetic Method Inversion Technique Based on Particle Swarm Optimization Algorithm

著者 (3件)： Xu Zhengyu (State Key Laboratory of Power Transmission Equipment and System Security and New Technology, School of Electrical Engineering, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Fu Zhihong (State Key Laboratory of Power Transmission Equipment and System Security and New Technology, School of Electrical Engineering, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Zhang Jing (Chongqing Triloop Prospecting Technology Company Ltd., Chongqing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 198307-198316  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過渡電磁(TEM)法は,軽量,高効率,および強い分解能などの利点のために,浅い表面工学地質調査で広く使用されている。しかし,TEMデータの解釈と反転は複雑なプロセスである。TEM反転の従来のアルゴリズムは,”スモークリング”高速イメージング法を採用して,それは層序モデルの近似形態を反映するだけであり,逆転精度は低かった。したがって,この方法は高精度反転の要求を満たすことができない。本論文では,TEM反転のための粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを提案した。最初に,電気双極子積分に基づく長方形ループ源TEMの応答を計算し,長方形ループ源の解析解結果と比較し,アルゴリズムの精度を検証した。次に,パーティクルスウォーム最適化アルゴリズムの解法プロセスを導入し,反転結果の精度と収束速度に及ぼすパーティクルスウォーム最適化アルゴリズムパラメータ選択の影響を分析した。次に,層状媒質モデルを確立した。パーティクルスウォーム最適化アルゴリズムと「スモークリング」高速イメージング法を用いて,逆変換計算を行った。結果は,PSOアルゴリズムが高効率と精度の利点を有することを示した。最後に,著者らは,中国の重慶大学のキャンパスに関するAir-raidシェルターからの調査データを反転することによって,TEMデータ処理のための粒子スウォーム最適化アルゴリズムの有効性を調査して,「スモークリング」高速イメージングからのそれらと比較した。この論文における研究は,TEMデータ処理のための新しい方法と技術を提供する。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  地質調査 ,  *最適化手法 ,  解析的解法 ,  近似法 ,  層序 ,  データ処理 ,  キャンパス ,  電気双極子 ,  逆変換 ,  有効性 ,  層状媒質
準シソーラス用語： 高効率 ,  *粒子群最適化 ,  収束速度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 粒子群最適化アルゴリズム ,  反転 ,  研究 ,  応用