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J-GLOBAL ID：202002291744627973   整理番号：20A0329588

地盤工学における人工神経回路網適用の系統的レビューとメタ分析:理論と応用【JST・京大機械翻訳】

A systematic review and meta-analysis of artificial neural network application in geotechnical engineering: theory and applications

著者 (7件)： Moayedi Hossein (Department for Management of Science and Technology Development, Ton Duc Thang University, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Moayedi Hossein (Faculty of Civil Engineering, Ton Duc Thang University, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Mosallanezhad Mansour (Department of Civil and Environmental Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran) ,  Rashid Ahmad Safuan A. (Department of Geotechnics and Transportation, School of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Teknologi Malaysia, Johor Bahru, Malaysia) ,  Rashid Ahmad Safuan A. (Centre of Tropical Geoengineering (Geotropik), School of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Teknologi Malaysia, Johor Bahru, Malaysia) ,  Jusoh Wan Amizah Wan (Faculty of Civil Engineering and Environment, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, Batu Pahat, Johor Darul Takzim, Malaysia) ,  Muazu Mohammed Abdullahi (Civil Engineering Department, University of Hafr Al-Batin, Al-Jamiah, Hafr Al-Batin, Eastern Province, Kingdom of Saudi Arabia)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 32  号： 2  ページ： 495-518  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工神経回路網(ANN)は,ヒト脳と同様に神経系の挙動をシミュレートすることを目的とした。ニューラルネットワークモデルは,動物の脳を構成することを試みる生物学的ニューラルネットワークにより触発された数学的計算システムである。ANNsは最近拡張され,提示され,地質工学の分野における多くの研究学者によって適用された。公表された研究の包括的レビューの後,これらのアプローチに関する系統的な文献レビューに関する研究と研究の分類の不足がある。文献のレビューにより,人工ニューラルネットワークは,擁壁たわみ,掘削,地盤挙動,地盤保持構造,サイト特性化,杭支持力(スキン摩擦と端部支持)予測,構造の定着,液状化評価,斜面安定性,地滑り感受性マッピング,および土壌分類のモデル化によく確立されていることを明らかにした。したがって,本研究は,地質工学技術の主題における最近のANN開発による方法論と応用の系統的レビューを提供することを目的とした。これに関して,科学のウェブの主要データベースを選択した。さらに,PRISMAと呼ばれるメタ分析と系統的方法を用いた。これに関して,選択された論文は,使用された技術と方法,出版の年,著者,雑誌と会議名,研究目的,結果と発見,および最後の解決とモデリングに従って分類された。提示したレビューの結果は,多くのタイプの地質工学的問題を解決するために,情報管理における土木および/または地質工学的設計者/実務者の知識に貢献する。ここで議論された方法は,代替の従来の数学的モデリング法と比較して,ANNの限界と強度により,地質工学的な専門家が身近になることを助ける。Copyright Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  動物 ,  液状化 ,  情報管理 ,  ヒト ,  モデリング ,  土木工学 ,  地質工学 ,  Web【情報システム】 ,  斜面安定 ,  *ニューラルネットワーク ,  擁壁 ,  地質 ,  地滑り ,  計算機システム

著者キーワード (4件)： PRISMA ,  ANN ,  ソフトコンピューティング ,  地盤工学

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 地盤工学 ,  人工神経回路網 ,  系統的レビュー ,  メタ分析 ,  理論 ,  応用