資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名(英語) | An experiment-based fault friction modeling: An approach applying Recurrent neural network (RNN) (SCG45-P04)(poster session)(abs.) |
| 資料名 | 日本地球惑星科学連合大会予稿集 (online) |
| 資料名(英語) | Abstracts, Japan Geoscience Union Meeting (online) |
| 著者 | Tae-hoon Uhmb, 濱田 洋平, 廣瀬 丈洋 |
| 著者(英語) | Tae-Hoon Uhmb, Yohei Hamada, Takehiro Hirose |
| 巻 | 2023 |
| 頁 | SCG45-P04 |
| 発行年 | 2023 |
| 発行者 | 日本地球惑星科学連合 |
| 発行者(英語) | Japan Geoscience Union |
| 論文の言語区分 | 英語 (English) |
| キーワード | 地震, 摩擦法則, 摩擦予測, 機械学習, Earthquake, Friction law, Prediction of friction, Machine learning |
| リンク | 日本地球惑星科学連合ホームページ |
| ID | 300037177 |