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J-GLOBAL ID：202202285792948307   整理番号：22A1175831

台風警報のためのBPニューラルネットワークと歴史的建築物のための予防【JST・京大機械翻訳】

BP Neural Network for Typhoon Warning and Prevention for Historical Buildings

著者 (5件)： Wang Chen (Director of Intelligence and Automation in Construction, Fujian Province Higher-Educational Engineering Research Centre, College of Civil Engineering, Huaqiao University, Xiamen, China) ,  Tang Yutong (Intelligence and Automation in Construction Fujian Province Higher-Educational Engineering Research Centre, College of Civil Engineering, Huaqiao University, Xiamen, China) ,  Kassem Mukhtar A. (Department of Quantity Surveying, Faculty of Built Environment & Surveying, University of Technology Malaysia, Johor Baharu, Malaysia) ,  Li Heng (Department of Building and Real Estate, The Hong Kong Polytechnic University, Hung Hom, Hong Kong) ,  Yan Chen (College of Civil Engineering, Huaqiao University, Xiamen, China)
資料名： Arabian Journal for Science and Engineering  (Arabian Journal for Science and Engineering)
巻： 47  号： 4  ページ： 5237-5254  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4051A  ISSN： 2193-567X  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： 台風は,中国の沿岸地域における最も重要な自然災害のひとつであり,毎年深刻な経済損失を引き起こした。歴史的建造物のための台風災害早期警戒評価システムを確立して,リスク要因の影響を階層分析法を用いて分析した。台風下の歴史的建造物に対する災害防止と保護を参照するために,対応する予防戦略を提案した。理論的に,本論文はBPニューラルネットワークアルゴリズムのアルゴリズム利点を用いて,台風災害リスクの早期警報の目的を達成した。それは,歴史的建築のリスクレベルを評価するために,BPニューラルネットワークに基づく歴史的建築物台風警報モデルを構築する。リスク早期警戒モデルは,サンプルデータでニューラルネットワークを訓練して,予測データと性能データを比較することによって,いくつかの妥当性と信頼性を持つことがわかった。Copyright King Fahd University of Petroleum & Minerals 2022 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 ,  損失 ,  *警報 ,  信頼性 ,  防災 ,  *ニューラルネットワーク ,  *台風 ,  *建築物 ,  自然災害 ,  沿岸地区 ,  危険因子 ,  AHP【評価】 ,  歴史的建造物
準シソーラス用語： *逆伝播ニューラルネットワーク ,  経済損失 ,  災害リスク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 台風 ,  歴史的建築物 ,  リスク警告 ,  BPニューラルネットワーク

分類 (1件)： 自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 台風 ,  警報 ,  BPニューラルネットワーク ,  歴史 ,  建築物 ,  予防