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J-GLOBAL ID：202202279602923752   整理番号：22A0957650

ニューラルネットワークを用いた複雑な地盤工学オブジェクトの緊急状況における安全性の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of safety in emergency situations of complex geotechnical objects using neural networks

著者 (4件)： Pervov K C (Ufa State Petroleum Technological University, Ufa 450062, Russian Federation) ,  Hafizov F W (Ufa State Petroleum Technological University, Ufa 450062, Russian Federation) ,  Vasilyev D V (Ufa State Petroleum Technological University, Ufa 450062, Russian Federation) ,  Ozden I V (Ufa State Petroleum Technological University, Ufa 450062, Russian Federation)
資料名： IOP Conference Series: Earth and Environmental Science  (IOP Conference Series: Earth and Environmental Science)
巻： 981  号： 3  ページ： 032079 (8pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5558A  ISSN： 1755-1307  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,オブジェクトの状態を予測する問題の数学的設定を行い,ニューラルネットワークモデル構築のための多層パーセプトロン使用の建設特性と効率を解析し,地質工学的物体の状態を予測した。この文献に基づき,春洪水時の河川の最大水位を予測する手法を提案した。したがって,河川の即時近傍に位置するテリトリの洪水から生じる緊急事態の尤度を予防し,最小化する。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 時間 ,  洪水 ,  *ニューラルネットワーク ,  水位 ,  河川 ,  春 ,  地質工学 ,  多層パーセプトロン
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  *地盤工学 ,  尤度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 流出解析  (DC07030N) ,  洪水対策  (RC12040I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  地盤工学 ,  オブジェクト ,  状況 ,  予測