文献

J-GLOBAL ID：201802274133022920   整理番号：18A0656751

山岳トンネルの地山評価におけるニューラルネットワークの適用性

Applicability of Neural Network in Rock Classification of Mountain Tunnel

著者 (4件)： 長谷川信介 (応用地質(株)) ,  長谷川真吾 (東海旅客鉄道(株)) ,  北岡貴文 (京都大学大学院 工学研究科都市社会工学専攻) ,  大津宏康 (京都大学大学院 工学研究科都市社会工学専攻)
資料名： 材料  (Journal of the Society of Materials Science, Japan)
巻： 67  号： 3  ページ： 354-359(J-STAGE)  発行年： 2018年 
JST資料番号： F0385A  ISSN： 0514-5163  CODEN： ZARYA  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： 山岳トンネル建設工事において,事前調査での地山評価精度改善のために,ニューラルネットワーク(ANN)の適用を検討した。ANNの特徴の一つとして学習機能を用いることにより,入力と出力データを関連付ける明確な定式化が必要ないことである。この特性を活用し,トンネル切羽と周辺の物理探査物性値(弾性波速度と比抵抗)を用いることで,地山評価精度は改善した。またANNは教師データの過学習による適用性低下の問題がある。教師データ量を増やせば過学習問題を回避できるが,物理探査特性と工事段階で得られた実際の地山評価の完全なデータ量を蓄積することが容易でない。今後の有効な教師データセット蓄積のために,大きな偏差がない種々トンネルデータを収集することが重要であることを確認した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  学習 ,  *山岳トンネル ,  *適応性 ,  予備調査 ,  機能 ,  データ ,  評価 ,  弾性波速度 ,  *地山 ,  比抵抗法探査 ,  機械学習 ,  物理探査 ,  教師データ ,  *地山評価
準シソーラス用語： 過学習

著者キーワード (4件)： 山岳トンネル ,  人工ニューラルネットワーク ,  学習 ,  データベース

分類 (1件)： トンネル工学一般  (RC05010R)

引用文献 (7件)：

• 1) Japan Road Corporation, “Design Procedure 3rt Collection Tunnel Edition”,p.71 (1997).
• 2) M. Nakata, K. Mitani, H. Yagi, T. Nishi, K. Nishimura and K. Nakagawa, “A New Proposal of Evaluation System for Tunnel Face Based on The Analysis of The Observation Records”, Journal of the Civil Engineering Society, No.623/VI-43, pp.131-141 (1999).
• 3) W. Akagi, A. Sano, M. Shinji, T. Nishi and K. Nakagawa, “A New Rock Mass Classification Method at Tunnel Face for Tunnel Support System”, Journal of the Civil Engineering Society, No.686/VI-52,pp.121-134 (2001).
• 4) H. Ohtsu, T. Kobayashi and N. Hasegawa, “Evaluation Using Artificial Neural Network in Mountain Tunnel Preliminary Geological Investigation”, Journal of the Civil Engineering Society, F4 (Construction Management),Vol.70,No.4,I_83-I_94 (2014).
• 5) S. Hussain, N. Mohammad, M. Khan, Z. U. Rehman and M. Tahir, “Comparative Analysis of Rock Mass Rating Prediction Using Different Inductive Modeling Techniques”, International Journal of Mining Engineering and Mineral Processing 5(1), pp.9-15 (2016).

タイトルに関連する用語 (4件)： 山岳トンネル ,  地山評価 ,  ニューラルネットワーク ,  適用性