MISC

2019年

教師データが山岳トンネル地山評価のためのニューラルネットワークの精度に及ぼす影響

土木学会論文集F1(トンネル工学)
  • 土谷 陽太郎
  • ,
  • 北岡 貴文
  • ,
  • 長谷川 信介
  • ,
  • Thirapong PIPATPONGSA
  • ,
  • 大津 宏康

75
1
開始ページ
130
終了ページ
142
記述言語
日本語
掲載種別
DOI
10.2208/jscejte.75.130
出版者・発行元
公益社団法人 土木学会

<p> 山岳トンネルの建設プロジェクトでは,事前調査における地山等級と実際の地山等級が乖離することにより,しばしば施工時に建設コストが大幅に増加する事態が生じている.このため,事前調査における地山等級の予測精度の向上が求められている.筆者らは,地山等級の予測精度の向上を目的に,ニューラルネットワークによる地山等級の予測に関する研究を行っている.これまでの研究では数少ないトンネルデータによる検討に留まっていた.そこで,本研究ではトンネルデータ数および入力するデータ数を増やし検討を行った.その結果,ニューラルネットワークに入力するデータの種類を増やすことに加え,多様な地山特性のトンネルデータを学習させることが,予測精度を向上させるために重要であることがわかった.</p>

リンク情報
DOI
https://doi.org/10.2208/jscejte.75.130
CiNii Articles
http://ci.nii.ac.jp/naid/130007769923
ID情報
  • DOI : 10.2208/jscejte.75.130
  • CiNii Articles ID : 130007769923

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