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J-GLOBAL ID：202002270189343782   整理番号：20A1044158

ニューラルネットワークを用いた堆積岩および火成岩に分類した山岳トンネルにおける地山評価結果

EVALUATION OF ROCK CLASSIFICATION IN MOUNTAIN TUNNEL CATEGORIZED INTO SEDIMENTARY ROCK AND IGNEOUS ROCK BY USING NEURAL NETWORK

著者 (4件)： 増田千胤 (京大 大学院工学研究科) ,  北岡貴文 (京大 大学院工学研究科) ,  長谷川信介 (応用地質) ,  大津宏康 (京大 大学院工学研究科)
資料名： 岩盤力学に関するシンポジウム講演集(Web)  (Proceedings of the Symposium on Rock Mechanics (Web))
巻： 47th  ページ： ROMBUNNO.7 (WEB ONLY)  発行年： 2020年01月 
JST資料番号： U1932A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 山岳トンネルの建設プロジェクトでは,事前調査における地山等級と実際の地山等級の乖離により,しばしば施工時に建設コストが大幅に増加する事態が生じている.このため,事前調査における地山等級の予測精度の向上が求められている.筆者らは,地山等級の予測精度の向上を目的にニューラルネットワークによる地山等級の予測に関する研究を行っている.本研究ではまず前処理として標準偏差で正規化したデータをニューラルネットワークに入力し,正規化が結果に及ぼす影響を検討した.さらに,堆積岩と火成岩では地山特性が異なることから,物性値の他に岩種(堆積岩・火成岩)の情報もニューラルネットワークに学習させた.その結果,岩種を考慮することが予測精度を向上させる上で重要であることを示した.(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  堆積岩 ,  火成岩 ,  *山岳トンネル ,  *評価 ,  精度 ,  分類 ,  *地山評価 ,  予測精度 ,  RMR法【岩盤】
準シソーラス用語： 岩盤等級

分類 (1件)： 岩盤の力学的性質  (HE02000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： ニューラルネットワーク ,  堆積岩 ,  火成岩 ,  分類 ,  山岳トンネル ,  地山評価