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J-GLOBAL ID：202102250831202889   整理番号：21A1731155

流れ入射角を考慮した機械学習応用に基づく海底パイプライン平衡洗掘深さの予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of submarine pipeline equilibrium scour depth based on machine learning applications considering the flow incident angle

著者 (7件)： Hu Ke (School of Naval Architecture and Maritime, Zhejiang Ocean University, Zhoushan 316022, PR China) ,  Hu Ke (Key Laboratory of Offshore Engineering Technology of Zhejiang Province, Zhoushan 316022, PR China) ,  Bai Xinglan (School of Naval Architecture and Maritime, Zhejiang Ocean University, Zhoushan 316022, PR China) ,  Bai Xinglan (Key Laboratory of Offshore Engineering Technology of Zhejiang Province, Zhoushan 316022, PR China) ,  Zhang Zhaode (School of Naval Architecture and Maritime, Zhejiang Ocean University, Zhoushan 316022, PR China) ,  Zhang Zhaode (Key Laboratory of Offshore Engineering Technology of Zhejiang Province, Zhoushan 316022, PR China) ,  Vaz Murilo A. (Ocean Engineering Program, Federal University of Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil)
資料名： Applied Ocean Research  (Applied Ocean Research)
巻： 112  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： A0775B  ISSN： 0141-1187  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： 流体,構造,および土壌材料相互作用による潜水艦パイプラインの下部は,多数の有効パラメータを含む複雑な現象である。本研究では,GA-BP(遺伝的アルゴリズムベースバックプロパゲーション)ニューラルネットワーク,RBF(Radial Basis Function)およびSVM(Support Vector Machine)のような機械学習法を提示し,予測モデルをパイプライン平衡洗掘深さを予測するために構築した。予測モデルの結果を観測データと比較し,GA-BPモデルが,生床条件におけるRBF,SVMと比較して,最も高い相関係数と最低の二乗平均平方根誤差を示す洗掘深さに対する最良の予測性能を提供することを示した。感度解析の結果は,Froude数(Fr)がパイプラインの下の洗掘深さを予測するための最も効果的なパラメータであることを示した。流動入射角の増加によって,予測洗掘深さ結果に及ぼす影響は,より明白になった。Copyright 2021 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： 相互作用 ,  感度解析 ,  潜水艦 ,  ニューラルネットワーク ,  相関係数 ,  *洗掘 ,  Froude数 ,  *海底パイプライン ,  入射角 ,  *機械学習 ,  遺伝的アルゴリズム ,  予測モデル
準シソーラス用語： 予測性能 ,  *洗掘深 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 海底パイプライン ,  洗掘深さ ,  機械学習法 ,  流れ入射角

分類 (1件)： 海中施設  (RC14030L)

タイトルに関連する用語 (8件)： 流れ ,  入射角 ,  機械学習 ,  応用 ,  海底パイプライン ,  平衡 ,  洗掘 ,  予測