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J-GLOBAL ID：202002281585615413   整理番号：20A2565766

地震リスク評価を改善するための統合ANN交差検証とAHP-TOPSISモデル【JST・京大機械翻訳】

Integrated ANN-cross-validation and AHP-TOPSIS model to improve earthquake risk assessment

著者 (3件)： Jena Ratiranjan (Center for Advanced Modeling and Geospatial Information Systems (CAMGIS), Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney, NSW, 2007, Australia) ,  Pradhan Biswajeet (Center for Advanced Modeling and Geospatial Information Systems (CAMGIS), Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney, NSW, 2007, Australia) ,  Pradhan Biswajeet (Department of Energy and Mineral Resources Engineering, Sejong University, Choongmu-gwan, 209, Neungdong-ro Gwangin-gu, Seoul, 05006, South Korea)
資料名： International Journal of Disaster Risk Reduction  (International Journal of Disaster Risk Reduction)
巻： 50  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3381A  ISSN： 2212-4209  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,地震リスク評価(ERA)を改善し,モデルを試験するために,インドネシアのAchehに適用するために,理想解(AHP-TOPSIS)法の類似性によって,人工ニューラルネットワーク交差検証法(4倍ANN-CV)とハイブリッド解析的階層プロセス-技術を組み合わせた新しい組合せを示した。最近の研究は,ニューラルネットワークが都市規模で確率マッピングを改善することを示唆した。確率指数によるネットワークアーキテクチャ設計は,地震ベースの確率研究で未調査のままである。本研究では,確率マッピングにおける予測精度を改善するために必要な主要な指標を調べ,指定した。最初に,確率マッピングを行い,次のステップにおけるハザード評価に用いた。第二に,社会的および構造的因子に基づいて,脆弱性マップを作成した。最後に,危険と脆弱性指数を,ERAを生産するために掛けて,リスクの下の個体群と地域を計算した。結果は,提案モデルが85.4%の精度を達成して,その一貫性比率が0.06であることを示した。リスクは都市中心部で非常に高いから高く,約23%(14.82km2)の面積と54,695の全人口をカバーする。モデルの性能は入力パラメータに基づいて変化し,ネットワークアーキテクチャ選択における入力層の選択と重要性を示した。提案モデルは,伝統的およびいくつかの既存の確率的モデルより良い結果を一般化した。提案したモデルは,地震リスク緩和と予防計画に寄与する入力パラメータを局所化することにより,他の地域に対して簡単で移転可能である。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  *地震 ,  都市 ,  インドネシア共和国 ,  緩和現象 ,  予防 ,  個体群 ,  *地震危険度 ,  確率モデル ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： 予測精度 ,  *地震危険度評価 ,  局在化 ,  ハザード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 地震 ,  ANN CV ,  AHP-TOPSIS ,  GIS ,  脆弱性 ,  リスク

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 地震リスク評価 ,  統合 ,  交差 ,  検証 ,  AHP ,  TOPSIS ,  モデル