AI・データサイエンス論文集
Online ISSN : 2435-9262
深層学習により高速道路切土法面の 豪雨時崩壊確率を推定するための 素因に関する一考察
大塚 智貴加村 晃良風間 基樹
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ジャーナル オープンアクセス

2021 年 2 巻 J2 号 p. 194-201

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抄録

高速道路における豪雨時の切土法面の崩壊確率推定に深層学習を適用するため,斜面崩壊の素因を対象として深層学習の教師データに関する妥当性評価を実施した.先行研究では,法面の素因の特徴量を人為的に重み付け点数化し,崩壊リスクを定量評価する手法が提案されている.本研究では,データセットの客観性や汎用性を向上させることを目的として,特徴量の重み付け点数化をせずに,項目のみを客観的にデータセット化して深層学習を行い,先行研究による手法との比較および妥当性評価を実施した.その結果,データセット中の素因に対して,重み付けした評点を用いない方が,最新の崩壊事例に対する予測精度が向上することが確認された.

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© 2021 公益社団法人 土木学会
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