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J-GLOBAL ID：202002242642222726   Reference number：20A0727270

Prediction Modeling of the Long-distance Pipeline Geological Hazard Based on Machine Learning Method

機械学習手法に基づく長いパイプライン地質災害予測モデリング【JST・京大機械翻訳】

Author (5)： Huang Qiao (西南石油大学 地球科学与技術学院,四川 成都,610500) ,  Yang Yang (西南石油大学 地球科学与技術学院,四川 成都,610500) ,  Wu Si (四川省第三測絵工程院,四川 成都,610500) ,  Chen Yong (四川省第三測絵工程院,四川 成都,610500) ,  Xie Lei (四川省第三測絵工程院,四川 成都,610500)
Material： Cehui yu Kongjian Dili Xinxi
Volume： 42  Issue： 11  Page： 97-100  Publication year： 2019 
JST Material Number： C3257A  ISSN： 1672-5867  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： China (CHN)  Language： CHINESE (ZH)

Thesaurus term： land cover ,  *geology(geological feature) ,  support vector machine ,  decision tree ,  gas field ,  neural network(biomodel) ,  *machine learning ,  disaster prevention
Semi thesaurus term： モデル予測 ,  予測精度 ,  モデル比較 ,  標高 ,  安全運転 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (3)： Pipe-line transportation  (UA11020C) ,  Natural disasters  (RA02030M) ,  Transportation,supply and storage of gas fuels  (YE02060M)

Terms in the title (6)： 機械学習 ,  手法 ,  パイプライン ,  地質 ,  災害予測 ,  モデリング