アンサンブル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

構造物の老朽化進行に伴い，維持管理施策の計画や実施方法の検討および研究がなされている．コンクリート橋では，その将来予測の技術開発・設計支援ツール開発が求められており，橋梁の付着塩分量測定技術の検討が必要とされている．これまでに，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評価モデルの構築を試みた．本論文では，当該研究を基に，機械学習のアンサンブル学習に属する4種類のアルゴリズムを対象にして，最適な評価モデルの選定の目的で，説明変数，機械学習用データの取り扱い方法等についての検討を実施した．また，本研究で得た塩分量推定パラメータを使用し付着塩分量推定を試み，本簡易推定法の妥当性についても検証した．