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J-GLOBAL ID：201902282592104758   整理番号：19A0477626

多層ニューラルネットワークを用いた山岳トンネルにおける地山評価の検討

EVALUATION OF ROCK CLASSIFICATION IN MOUNTAIN TUNNEL BY USING MULTILAYERED NEURAL NETWORK

著者 (4件)： 土谷陽太郎 (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(CD-ROM)  (岩盤力学に関するシンポジウム講演論文集(CD-ROM))
巻： 46th  ページ： ROMBUNNO.38  発行年： 2019年 
JST資料番号： F0646C  ISSN： 1880-7623  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： 山岳トンネル事前調査段階における地山評価は,地質リスク低減の観点からも設計段階と建設時の建設コストの乖離を低減するために,事前の地山評価推定精度の向上が求められている。既往の研究では,ニューラルネットワークを用いた事前調査の地山評価手法が提案されていたが,教師データとしてのデータ数が限られていたことから,本手法の適用性についての議論は十分ではない。そこで本研究では,多層ニューラルネットワークの適用性を検討するために,教師データ数を増やして入力データの物性値(弾性波速度,比抵抗,土被り)の感度分析を実施し,最適な地山評価を与える物性値の検討を行った。その結果,土被りが有効であること,加えて弾性波速度,比抵抗,土被りの3つを入力データとすることが特に有効であることが分かった。(著者抄録)

シソーラス用語： 多層構造 ,  *ニューラルネットワーク ,  *山岳トンネル ,  *地山 ,  土壌強度 ,  データベース ,  *リスク ,  建設費 ,  データ ,  弾性波速度 ,  電気抵抗率 ,  土被り ,  感度解析
準シソーラス用語： 地質リスク ,  教師データ ,  比抵抗

分類 (1件)： トンネル工事  (RC05031E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多層ニューラルネットワーク ,  山岳トンネル ,  地山評価