文献

J-GLOBAL ID：202202287634235623   整理番号：22A0455420

改良クロー探索アルゴリズムに基づく確率積分法のパラメータ反転【JST・京大機械翻訳】

Parameter inversion of probability integral method based on improved crow search algorithm

著者 (13件)： Guo Qingbiao (School of Spatial Information and Geomatics Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Guo Qingbiao (State Key Laboratory of Mining Response and Disaster Prevention and Control in Deep Coal Mine, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Chen Hongkai (School of Spatial Information and Geomatics Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Chen Hongkai (State Key Laboratory of Mining Response and Disaster Prevention and Control in Deep Coal Mine, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Luo Jin (School of Spatial Information and Geomatics Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Luo Jin (State Key Laboratory of Mining Response and Disaster Prevention and Control in Deep Coal Mine, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Wang Xiaobing (State Key Laboratory of Safety and Health for Metal Mines, Maanshan, China) ,  Wang Liang (School of Spatial Information and Geomatics Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Wang Liang (State Key Laboratory of Mining Response and Disaster Prevention and Control in Deep Coal Mine, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Lv Xin (School of Spatial Information and Geomatics Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Lv Xin (State Key Laboratory of Mining Response and Disaster Prevention and Control in Deep Coal Mine, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Wang Lei (School of Spatial Information and Geomatics Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Wang Lei (State Key Laboratory of Mining Response and Disaster Prevention and Control in Deep Coal Mine, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China)
資料名： Arabian Journal of Geosciences  (Arabian Journal of Geosciences)
巻： 15  号： 2  ページ： 180  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4050A  ISSN： 1866-7511  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： 炭鉱は表面運動と変形を引き起こし,深刻な地質災害をもたらす。採掘沈下の予測は,損害への採掘の評価の基礎だけでなく,災害防止と減少のための必要条件であった。中国では,最も広く使われている沈下予測法は確率積分法である。予測パラメータが正確に得られるかどうかは,沈下予測における確率積分法の適用の鍵である。本論文では,改良 c探索アルゴリズム(ICSA)に基づく確率積分パラメータ反転モデルを構築した。研究結果は,ICSA反転モデルに基づく確率積分パラメータが高精度を有して,パラメータの相対誤差が1.9%未満であることを示した。ICSAに基づく反転モデルは,総誤差,Gauss雑音,および欠測点に抵抗する能力を持っている。さらに,本論文は,確率積分パラメータの感度と,モデルに関する事前データの影響を創造的に解析して,工学実践におけるその応用のための建設的提案を提供した。中国,Huainan,Guqiao Mineにおける1414(1)作業面の確率積分パラメータを,ICASに基づく確率積分パラメータ反転モデルを用いて逆行した。Copyright Saudi Society for Geosciences 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 防災 ,  炭鉱 ,  Gauss雑音 ,  *採掘 ,  地質 ,  必要条件 ,  確率積分 ,  予測モデル
準シソーラス用語： *探索アルゴリズム ,  高精度 ,  沈下予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 地盤沈下の採掘 ,  予測モデル ,  パラメータ反転 ,  Crow探索アルゴリズムの改善

分類 (1件)： 土の圧縮,圧密,せん断,地盤沈下  (RA03050P)

タイトルに関連する用語 (4件)： 探索アルゴリズム ,  確率積分 ,  パラメータ ,  反転