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J-GLOBAL ID：201802244896517799   整理番号：18A1980121

舗装維持管理効率化のためのニューラルネットワークモデルによる路面性状値予測手法の提案と定量的評価

PROPOSAL AND QUANTITATIVE EVALUATION OF PAVEMENT CONDITION VALUE PREDICTION METHOD BY NEURAL NETWORK MODEL FOR IMPROVING PAVEMENT MAINTENANCE AND MANAGEMENT

著者 (3件)： 奥田知之 (慶應義塾大学大学院 システムデザイン・マネジメント研究科) ,  鈴木康豊 (株式会社パスコ 中央事業部 技術センター インフラマネジメント部) ,  神武直彦 (慶應義塾大学大学院 システムデザイン・マネジメント研究科)
資料名： 土木学会論文集 F3(土木情報学)(Web)  (Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. F3 (Civil Engineering Informatics) (Web))
巻： 74  号： 1  ページ： 33-48(J-STAGE)  発行年： 2018年 
JST資料番号： U0254A  ISSN： 2185-6591  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 社会資本の効率的な維持管理施策を計画,実施するために,単位区間の精度高い劣化予測は有効であるが,観測不可能な変数を含め,複雑に様々な要因が関係しているため難しい.本研究では,そのようなデータから特徴を学習できるマルチレイヤパーセプトロン(MLP)と,時系列データをモデル化できるリカレントニューラルネットワーク(RNN)に,過学習を抑えて予測精度を向上できるドロップアウトおよびADAMを適用した路面性状値予測手法を提案した.提案手法をひび割れ率・わだち掘れ量・平たん性からなる路面性状値の3年後の予測に適用した.その結果,舗装の単位区間に対する路面性状値の予測に従来から用いられている線形回帰モデルと提案手法を比較すると,ひび割れ率の予測誤差を表すRMSEはおよそ20%減少した.(著者抄録)

シソーラス用語： *舗装 ,  *維持管理 ,  *効率化 ,  *ニューラルネットワーク ,  *予測技法 ,  *評価 ,  予測 ,  多層パーセプトロン ,  神経回路網 ,  平坦性 ,  回帰モデル ,  予測誤差 ,  誤差
準シソーラス用語： *道路舗装 ,  *ニューラルネットワークモデル ,  *路面性状値 ,  *定量的評価 ,  劣化予測 ,  マルチレイヤパーセプトロン ,  リカレントニューラルネットワーク ,  ひび割れ率 ,  わだち掘れ量 ,  線形回帰モデル ,  RMSE【誤差】

著者キーワード (5件)： neural network ,  recurrent neural network ,  artificial intelligence ,  pavement condition survey ,  social overhead capital

分類 (2件)： 舗装一般  (RC04010K) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

引用文献 (40件)：

• 1) 総務省編 : 第I部第1章第1節 少子高齢化等我が国が抱える課題の解決とICT, 平成28年度版情報通信白書, pp. 2-7, 2016.
• 2) 国土交通省編 : 第I部第1章 3節 社会インフラの維持管理をめぐる状況, 国土交通白書 2014, pp. 28-45, 2014.
• 3) 谷本圭志, 杉本泰亮, 宮本慎也, 灘英樹, 細井由彦 : 集合的維持管理方策に関するモデル分析-道路舗装と下水道管路を対象として-, 土木学会論文集G(環境), Vol. 67, No. 6, pp. 83-91, 2011.
• 4) 服部洋, 古田均, 中津功一朗, 石橋健, 三好紀晶 : 劣化予測における不確実性を考慮した橋梁維持管理計画策定システムの構築, 日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム講演論文集, Vol. 26, pp. 205, 2010.
• 5) 岡谷貴之 : ディープラーニング, 映像情報メディア学会誌, Vol. 68, No. 6, pp. 466-471, 2014.

タイトルに関連する用語 (9件)： 舗装 ,  維持管理 ,  効率化 ,  ニューラルネットワークモデル ,  路面性状 ,  値予測 ,  手法 ,  提案 ,  定量的評価