機械学習による高流動コンクリートの目視材料分離判定の試み

抄録

本研究は、目視で行われる高流動コンクリートの材料分離判定を、コンクリートの使用材料や調合を特徴量（説明変数）として、機械学習を用いて予測することを試みた。本研究では、アンサンブル学習の一種であるRandom ForestおよびLightGBMを機械学習器として用いた。さらに、これら機械学習で得られた重要度の高い特徴量を用いて、統計学および機械学習の一種であるLogistic Regressionによる分析を行った。このLogistic Regressionの学習結果より、目視材料分離判定の確率的な予測式を提案するとともに、提案する予測式による目視材料分離判定の予測性能を検討した。