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J-GLOBAL ID：202402256669779484   整理番号：24A1083597

地盤工学×AI 第2回 SVM・決定木

Support Vector Machine & Decision Tree

著者 (5件)： 宮崎祐輔 (京大) ,  磯部公一 (北大) ,  丸山喜久 (千葉大 大学院工学研究院) ,  崎田晃基 (清水建設 技研 社会システム技セ) ,  北岡貴文 (関西大 環境都市工)
資料名： 地盤工学会誌(Web)
巻： 72  号： 4  ページ： 51-63 (WEB ONLY)  発行年： 2024年04月01日 
JST資料番号： U2299A  ISSN： 2435-5348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・サポートベクターマシン(SVM)や決定木といった基礎的な手法に着目し,地盤工学における適用事例を紹介。
・SVMはデータの特徴を捉え,識別/学習するパターン認識の手法,決定木はデータの特徴に基づき繰返し的に分類を行う統計解析の手法。
・事例紹介として,土砂災害危険度評価に基づく渡河橋梁の相対的流木災害リスク評価,液状化地点の予測におけるSVMの利用を説明。
・またSVMを活用した落石発生源の机上調査手法,事前通行規制基準における教師なし学習手法の適用性を説明。
・事例紹介を担当した執筆者との座談会を紹介。

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  *ディシジョンツリー ,  *建設工学 ,  人工知能 ,  パターン認識 ,  統計解析 ,  機械学習 ,  教師なし機械学習 ,  *地盤工学

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  土圧,土の動的性質,地盤の応力と変形  (RA03060A)

引用文献 (34件)：

• E.g. Burges, C.: A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition, Data Mining and Knowledge Discovery, 2, pp. 1-47, 1998.
• 痛快!サポートベクトルマシン-古くて新しいパターン認識手法-,情報処理,Vol. 42, No. 7, pp. 676-683, 2001.
• Wei-Yin Loh: Fifty Years of Classification and Regression Trees, International Statistical Review, Vol. 82, No. 3, pp. 329-348, 2014.
• 磯部公一・渡邊櫻子・江川拓也・角田富士夫・藤田和成:設渡河橋梁の豪雨による洗掘・橋台背面地盤侵食に対する潜在的危険性評価,第56回地盤工学研究発表会講演集,13-10-5-03, 2021.
• 国土交通省水管理・国土保全局砂防部:土砂・洪水氾濫時に流出する流木の対策計画の基本的な考え方(試行版)(案):入手先 https://www.mlit.go.jp/river/sabo/committee_kikohendo/230810/06siryou3-2.pdf>,(参照2023.10.13)

タイトルに関連する用語 (4件)： 地盤工学 ,  AI ,  SVM ,  決定木