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J-GLOBAL ID：202002249774738530   整理番号：20A1192477

ニューラルネットワークを用いた地盤強度の推定法の精度改善

Accuracy Improvement of Ground Strength Estimation Method Using Neural Network

著者 (6件)： 米玉利悠也 (鹿児島大学大学院理工学研究科) ,  重井徳貴 (鹿児島大学大学院理工学研究科) ,  杉本知史 (長崎大学大学院工学研究科) ,  高江洲竜馬 (長崎大学大学院工学研究科) ,  石塚洋一 (長崎大学大学院工学研究科) ,  宮島廣美 (鹿児島大学 名誉教授)
資料名： 知能と情報  (日本知能情報ファジィ学会誌)
巻： 32  号： 1  ページ： 539-543(J-STAGE)  発行年： 2020年02月15日 
JST資料番号： L0501A  ISSN： 1347-7986  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： 本論文では, ニューラルネットワークを用い, 地盤の硬さの指標であるN値の 推定を精度良く行う手法として, ラベル情報である地質の種類を活用 する手法, 学習に用いるデータを推定地点からの距離に基づき適応的に制限す る手法を提案する. 数値実験により, 地質の種類を活用した手法と2つの手法 の組み合わせが, それぞれ, 約16%と約33%誤差を低減できることを示す.(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *地盤 ,  *強度 ,  地質 ,  地質構造 ,  機械学習 ,  数値計算 ,  実証実験
準シソーラス用語： 数値実験 ,  *地盤強度

著者キーワード (8件)： ニューラルネットワーク ,  地盤強度 ,  推定 ,  機械学習 ,  neural network ,  groud strength ,  estimation ,  machine learning

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  土圧,土の動的性質,地盤の応力と変形  (RA03060A)

引用文献 (6件)：

• [1] 栗本史雄: “地質地盤情報の活用促進と法整備,” GSJ地質ニュース, Vol.4, No.4, pp. 107-113, 2015.
• [2] 卜令東, 小田和広: “ニューラルネットワークによる西大阪沖積粘 土の土質特性の空間分布推定,” 第52回地盤工学研究発表会論文集, pp. 109-110, 2017.
• [3] 日本工業規格: 標準貫入試験方法, JIS A 1219:2013.
• [4] 地盤工学会地盤調査規格·基準委員会(編): 地盤調査の方法と解説, 地盤工学会, 2013.
• [5] 地盤工学会九州支部·九州地盤情報システム協議会: 九州地盤情報共有データベース(第2版), CD-ROM, 2012.

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  地盤強度 ,  推定法