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J-GLOBAL ID：202102215156282379   整理番号：21A1094330

大水田地滑り累積変位の進化傾向予測研究【JST・京大機械翻訳】

Study on Evolution Trend Prediction of Cumulative Displacement of Dashuitian Landslide

著者 (2件)： Wu Dong (蘇州工業園区測絵地理信息有限公司 江蘇・蘇州 215027) ,  Ji Junqi (蘇州高新区大数据資源管理中心 江蘇・蘇州 215000)
資料名： Kancha Kexue Jishu  (Kancha Kexue Jishu)
号： 5  ページ： 47-50  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3497A  ISSN： 1001-3946  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： ここ数十年間、地滑りの変位予測は日々重視されている。予測精度が地滑り災害を減少させるために,変分モード分解と長い短期記憶ネットワークに基づく地滑り変位予測モデルを提案した。変分モード分解アルゴリズムにより、地滑り累積変位を複数のサブ変位系列に分解し、その後、それぞれ長短時記憶ネットワークモデリングと予測子変位の進化傾向を用いて、最後に予測子変位系列を再構築して累積変位の予測値を得た。測定データと変分モード分解とサポートベクトルマシン(SVM)の結合モデル予測結果の比較により,この方法の有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  変分法 ,  ネットワーク ,  *地滑り ,  再構成 ,  有効性 ,  結合モデル ,  予測モデル ,  サポートベクトルマシン ,  前向きコホート研究
準シソーラス用語： 短期記憶 ,  予測子 ,  予測精度 ,  予測値 ,  モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 斜面安定,掘削変形  (RA03070L) ,  自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (8件)： 水田 ,  地滑り ,  累積 ,  変位 ,  進化 ,  傾向 ,  予測 ,  研究