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J-GLOBAL ID：202002269378559935   整理番号：20A1966275

GM(1,1)モデルの改良と沈降予測への応用【JST・京大機械翻訳】

Improvement of GM(1,1) Power Model and Its Application on Settlement Prediction

著者 (1件)： Chen Pengyu (内江師范学院地理与資源科学学院,四川省内江市東桐路1124号,641100)
資料名： Dadiceliang Yu Diqiudonglixue  (Dadiceliang Yu Diqiudonglixue)
巻： 40  号： 5  ページ： 464-469  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2664A  ISSN： 1671-5942  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： GM(1,1)のべき乗モデルは安定またはS型変化傾向を持つ沈下予測に用いることができるが、灰色モデリングの固有欠陥、非等間隔データの不適切性とパラメータ求解複雑性などの欠点がある。べき関数変換と非偏GM(1,1)モデルと非等間隔非偏GM(1,1)モデルを結合して、非偏GM(1,1)べき乗模型と非等間隔非偏GM(1,1)のべき乗模型を創立した。Matlabプログラムに基づいて,最適化目標として平均相対誤差を最小化して,パラメータ最適化解法を提案し,Origin適合関数SRi-chards2の代替法を提示した。実例分析結果により、両方法のフィッティング効果は相当であり、いずれも沈降予測に用いることができることが分かった。両者の応用効果とモデリング特徴を結合して、人工処理データにOrigin適合関数SRichards2を採用した。特別な最適化目標がある場合や自動化監視の設計に対して、非偏GM(1,1)指数モデルあるいは非等間隔非偏GM(1,1)指数モデルを採用することができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *沈降 ,  自動化
準シソーラス用語： パラメータ最適化 ,  MATLAB ,  相対誤差 ,  複雑性 ,  沈下予測 ,  固有欠陥 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (4件)： モデル ,  沈降 ,  予測 ,  応用