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J-GLOBAL ID：202202249414751102   整理番号：22A1180066

改良カッコウ探索アルゴリズム-極値学習機械モデルに基づく破砕水-伝導帯の高さの予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of the Height of Fractured Water-Conducting Zone Based on the Improved Cuckoo Search Algorithm-Extreme Learning Machine Model

著者 (3件)： Zhu Zhijie (1School of Mining, Liaoning Technical University, Fuxin, China) ,  Zhu Zhijie (2State Key Laboratory of Coal Mining and Clean Utilization, Beijing, China) ,  Guan Songsong (1School of Mining, Liaoning Technical University, Fuxin, China)
資料名： Frontiers in Earth Science (Web)  (Frontiers in Earth Science (Web))
巻： 10  ページ： 860507  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7066A  ISSN： 2296-6463  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 研究は,安全な石炭採掘を確保するために,破壊した水-伝導区域(FWCZs)の高さのための予測精度を改良して,効果的にルーフ水災害を防止して,制御することを目指した。この目的のために,改良 c探索(ICS)アルゴリズムと極端学習機械(ELM)を統合する方法を,FWCZsの高さを予測するために使用する。FWCZに影響する要因の解析に基づいて,ICSアルゴリズムを採用して,ELMモデル,入力重みwおよび隠れ要素のバイアスbの2つの重要パラメータを最適化し,このように,FWCZの高さを予測するためのICS-ELMモデルを確立した。ICS-ELMモデルを42の測定サンプルを用いて訓練し,訓練モデルを用いて残りの6サンプルデータ点を予測した。得られた予測結果は3.97%の相対誤差を示し,実際の状況とより整合した。モデルの有効性を検証するために,予測結果を,適応パーティクルスウォーム最適化ベースの最小二乗サポートベクトルマシン(APSO-LSSVM)および粒子群最適化(PSO)ベースの逆伝搬(PSO-BP)モデルと比較した。2つのモデルの平均相対誤差は,それぞれ8.21と9.75%であり,さらに,ICS-ELMモデルがFWCZの高さに対する予測結果の精度を改善することを証明した。モデルを用いて予測したFWCZsの高さは正確で信頼性があり,精度は工学的実践の要求を満たす。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  信頼性 ,  *予測 ,  *学習機械 ,  精度 ,  *伝導バンド ,  採炭 ,  *モデル ,  パラメータ
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  予測精度 ,  *探索アルゴリズム ,  最小二乗-サポートベクトルマシン ,  極度学習機械 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 破砕水伝導帯の高さ ,  改良カッコウ探索アルゴリズム ,  極端学習機械 ,  モデル比較 ,  改良型カッコウ探索ベースの極端学習機械

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (44件)：

• BaiB., GuoL., HanS. (2014). Pore Pressure and Consolidation of Saturated Silty clay Induced by Progressively Heating/cooling. Mech. Mater. 75, 84-94. doi: 10.1016/j.mechmat.2014.04.005
• BaiBing., NieQingke., ZhangYike., WangXiaolong., HuWei. (2021). 'Cotransport of Heavy Metals and SiO2 Particles at Different Temperatures by Seepage. J. Hydrol. 597 (2), 125771. doi: 10.1016/j.jhydrol.2020.125771
• BaiBing., XuTao., NieQingke., LiPengpeng. (2020). 'Temperature-driven Migration of Heavy Metal Pb2+ along with Moisture Movement in Unsaturated Soils. Int. J. Heat Mass Transfer 153, 119573. doi: 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2020.119573
• BaiBing., YangGuang-chang., LiTao., YangGao-sheng. (2019). 'A Thermodynamic Constitutive Model with Temperature Effect Based on Particle Rearrangement for Geomaterials. Mech. Mater. 139 (3), 103180. doi: 10.1016/j.mechmat.2019.103180
• BaiBing., ZhouRui., CaiGuoqing., HuWei., YangGuangchang. (2021). 'Coupled Thermo-Hydro-Mechanical Mechanism in View of the Soil Particle Rearrangement of Granular Thermodynamics. Comput. Geotechnics 137 (8), 104272. doi: 10.1016/j.compgeo.2021.104272

タイトルに関連する用語 (7件)： 探索アルゴリズム ,  極値 ,  学習 ,  機械モデル ,  破砕 ,  伝導帯 ,  予測