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J-GLOBAL ID：202402230578819880   整理番号：24A0522636

機械学習による支保パターン推定に必要なデータ選定に関する考察

CONSIDERATIONS ON SELECTION OF DATA FOR ESTIMATION OF SUPPORT PATTERNS BY MACHINE LEARNING

著者 (4件)： 阿久津毅 (関西大 大学院理工学研究科) ,  北岡貴文 (関西大 環境都市工) ,  坂井一雄 (大成建設 技術セ) ,  宮永隼太郎 (大成建設 技術セ)
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： 50th  ページ： ROMBUNNO.39 (WEB ONLY)  発行年： 2024年 
JST資料番号： U1932A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 山岳トンネル工法における機械学習適用の試みとして,主に,切羽画像を用いて切羽評価点の推定が行われている.一方で,得られた切羽評価点から地山を区分し適切な支保パターンを選定するためには,評価点と共に,土被り,地質年代,岩種の他,計測データを踏まえて,過去の施工実績と共に経験的な判断が求められる.本研究では,切羽観察情報から支保パターンを推定する段階における意思決定法への機械学習方法の適用性を検討することを目的とし,アルゴリズムの違いによる推定精度に対して比較検証を行った.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  支保工 ,  *山岳トンネル ,  *切羽 ,  観察 ,  精度 ,  アルゴリズム ,  地山 ,  画像評価 ,  学習アルゴリズム ,  人工知能 ,  ニューラルネットワーク ,  サポートベクトルマシン ,  回帰分析 ,  モデル評価 ,  学習データ ,  *支保パターン ,  推定精度 ,  推定法
準シソーラス用語： データ選択 ,  ロジスティック回帰 ,  比較検討

分類 (2件)： ずり処理,支保工,覆工  (RC05040Y) ,  トンネル工事  (RC05031E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  支保パターン ,  推定 ,  選定