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J-GLOBAL ID：202202232887974147   整理番号：22A1056114

Bayes最適化ランダムフォレスト結合Kalmanフィルタに基づく貯水池地滑りの変形予測【JST・京大機械翻訳】

Deformation prediction of reservoir landslides based on a Bayesian optimized random forest-combined Kalman filter

著者 (6件)： Zhang Nanfang (School of Earth Sciences and Engineering, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Zhang Wei (School of Earth Sciences and Engineering, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Liao Ke (School of Earth Sciences and Engineering, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Zhu Hong-hu (School of Earth Sciences and Engineering, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Li Qi (School of Earth Sciences and Engineering, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Wang Jingtao (School of Earth Sciences and Engineering, Nanjing University, Nanjing, China)
資料名： Environmental Earth Sciences  (Environmental Earth Sciences)
巻： 81  号： 7  ページ： 197  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0684B  ISSN： 1866-6280  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 予測モデルは貯留層地滑りの早期警戒において重要な役割を果たす。本論文は,Kalmanフィルタとランダムフォレストアルゴリズムが累積地滑り変位の動向と周期的変位を予測するために使用する新しい合成予測モデル,Bayes最適化ランダム森林結合Kalmanフィルタ(BORF-KF)を提案した。モデルの精度を改善するために,Bayesアルゴリズムを用いてパラメータを最適化し,降雨と貯水池水位の周期的変化を考察した。提案した予測モデルの適用可能性,効率,および精度を,中国の三峡貯水池における巨大復活古代地滑りであるOutang地滑りから得た時系列モニタリングに対して,首尾よく検証した。その結果,貯留層地滑りの地盤変形は顕著なステップ状特性を示し,集中降雨と貯留層水位の低下と強い相関を示した。さらに,予測した累積変位誤差は2%以下であり,BORF-KFモデルは高い予測精度を達成し,急激なステップ状断面を有する貯留層地滑りの予測に適用できることを示唆した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *変形 ,  降雨 ,  *貯水池 ,  森林 ,  水位 ,  *地滑り ,  変位 ,  *計算機アルゴリズム ,  モデル ,  *Kalmanフィルタ ,  パラメータ ,  予測モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  *ランダムフォレスト ,  貯留層 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 貯水池地すべり ,  変形予測 ,  Kalmanフィルタ ,  ランダムフォレスト ,  Bayes最適化 ,  時系列分解

分類 (3件)： 斜面安定,掘削変形  (RA03070L) ,  信号理論  (ND02020G) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (6件)： Bayes最適化 ,  ランダムフォレスト ,  Kalmanフィルタ ,  貯水池 ,  地滑り ,  予測