東京工業大学 環境・社会理工学院建築学系
2021 年 21 巻 2 号 p. 2_70-2_89
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本論文では1891年から2016年までに発生した41地震のデータを用いて，日本全国の液状化危険度の推定を行った．入力データと液状化の複雑な背景構造のモデル化を期待し，機械学習手法の一つであるランダムフォレストを推定モデルとして採用した．データセットの不均衡性を考慮し，アンダーサンプリングとアンサンブル学習を行うことで，既往研究よりも高精度かつ安全側を重視するモデルを作成した．さらに，作成したモデルに仮想の地震動を入力することで日本全国の液状化ハザードマップを作成した．
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