A Causal Factor Analysis of Trouble in a Road Due to the 2001 Heavy Snow Using Neural Network

M. Miyajima, T. Ikemoto
{"title":"A Causal Factor Analysis of Trouble in a Road Due to the 2001 Heavy Snow Using Neural Network","authors":"M. Miyajima, T. Ikemoto","doi":"10.4106/JSSE.19.118","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"2.分 析 方 法 ニ ュー ラル ネ ッ トワー クのモ デ ル につ いて は多 く の研 究 が あ るが1),こ こで は 入 力 と出 力 の 間 に い くつか の中間層 を設 ける階層型 ニ ュー ラル ネ ッ トワー ク の逆誤 差伝 播 法 を用 いた 。 通 行止 め の生 じた22路 線 と生 じなか っ た22路 線 の 合わ せ て44路 線 を対 象 と し,44路 線 の 内36路 線 を学 習 デー タに,8路 線 を検証 デー タに用 いて分析 を行 っ た。 デー タ の項 目を以下 の よ うに設 定 した。 〈入 力デ ー タ〉 (1)車 道幅 員 (2)ピ ー ク時 間交 通量 (3)消 融雪 装置 設置 延 長 (4)除 雪 計画 路線 区分 (5)凍 結防 止剤 散布 延長 (6)日 最 大 降雪 量 (7)最 高積 雪深 (8)通 行 止 め距 離 1)各 路 線 の通行 止 め時 間 「通行 止 め」 とは,対 象 に路線 の 除雪 作業 を行 う ため に一 定 区間か ら車 両 を完全 に排除 す る と考 えた。 各 項 目の それ ぞれ の値 を 同 じ評 価 基準 に加 工,も し くは数 量化 した。","PeriodicalId":199097,"journal":{"name":"Journal of Snow Engineering of Japan","volume":"8 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2003-04-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of Snow Engineering of Japan","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.4106/JSSE.19.118","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract

2.分 析 方 法 ニ ュー ラル ネ ッ トワー クのモ デ ル につ いて は多 く の研 究 が あ るが1),こ こで は 入 力 と出 力 の 間 に い くつか の中間層 を設 ける階層型 ニ ュー ラル ネ ッ トワー ク の逆誤 差伝 播 法 を用 いた 。 通 行止 め の生 じた22路 線 と生 じなか っ た22路 線 の 合わ せ て44路 線 を対 象 と し,44路 線 の 内36路 線 を学 習 デー タに,8路 線 を検証 デー タに用 いて分析 を行 っ た。 デー タ の項 目を以下 の よ うに設 定 した。 〈入 力デ ー タ〉 (1)車 道幅 員 (2)ピ ー ク時 間交 通量 (3)消 融雪 装置 設置 延 長 (4)除 雪 計画 路線 区分 (5)凍 結防 止剤 散布 延長 (6)日 最 大 降雪 量 (7)最 高積 雪深 (8)通 行 止 め距 離 1)各 路 線 の通行 止 め時 間 「通行 止 め」 とは,対 象 に路線 の 除雪 作業 を行 う ため に一 定 区間か ら車 両 を完全 に排除 す る と考 えた。 各 項 目の それ ぞれ の値 を 同 じ評 価 基準 に加 工,も し くは数 量化 した。
基于神经网络的2001年暴雪道路故障成因分析
2.在分析方法中,有很多的研究提出:1)这里是在入力和出力之间设置几个中间层的阶层型。使用了纽拉尔-内特沃克的反向误差传播法。将通、行止的22条鲜活线路和22条鲜活线路的44条线路作为对象,44条线路中的36条线路作为学习数据,8条线路作为验证数据进行了分析。数据的项目设置如下。<投入数据>(1)车辆宽度员(2)高峰期交通量(3)融雪装置的设置延长(4)除雪计划路线区分(5)防冻剂的喷洒延长(6)日最大降雪量(7)最高积雪深度(8)通行禁止距离1)各路线的通行禁止时间“通行禁止”是指为了对象路线进行除雪作业,从一定区间开始车辆完全通行。想要排除。把各项值按同一评价标准进行加工或数量化。
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