ディープニューラルネットワークを用いた崩壊リスク評価手法の高度化

抄録

　本研究は豪雨時に崩壊リスクの高い箇所を識別する方法を提案する。豪雨時に崩壊した場所に基づいて作成した教師データを用いて, 最も適合したディープニューラルネットワーク (DNN) の構築方法を整理した。予測モデルは既往研究手法よりも12％精度向上を達成した。また従来予測困難であった地域に対して適切な評価を行うことができた。加えて品質の良い教師データを収集した効果でDNNの構造を簡易化することに成功した。この解析方法に基づいた渓流の危険度評価の方法を提案した。