機械学習活用による付着塩分量推定の効率化に関する検討

抄録

近年，構造物の老朽化の進行に伴い，その維持管理の重要性が増大している．このような背景で，コンクリート内部の状態把握，外力環境条件（塩害・中性化等）の同定，その将来予測といった技術開発および設計支援ツール開発が求められている．これに対し，橋梁の付着塩分量の測定技術の検討が行われている．本研究では，既存橋梁の付着塩分量の測定技術による解析データを利用し，機械学習による付着塩分量推定の効率的な評価モデルの構築を試みる．具体的には，ランダムフォレスト回帰を始めとする５種類のアルゴリズムを対象に，最適な評価モデルの選定の目的で，説明変数選択，機械学習用データの取り扱い方法等について検討した．