機械学習モデルによる鉄道河川橋脚の洗掘危険度評価手法への適用性検証と見逃し事例の特徴量分析

抄録

近年，河川の増水にともなって，鉄道河川橋脚が洗掘による被害を受ける事象が各地で発生している．これらの事象を受けて，筆者らは洗掘による被害が懸念される鉄道河川橋脚を高い精度で抽出するために，機械学習モデルを活用した洗堀危険度評価手法の開発に取り組んでいる．本稿では，鉄道総研において収集した鉄道河川橋脚に関する各種パラメータを入力値として学習を行った機械学習モデルについて，2022年に発生した鉄道河川橋脚の洗掘被災事例を用いた検証を行うとともに，見逃し事例に含まれる各種特徴量の分析を行った．その結果，学習データには含まれない実際の洗掘被災事例を概ね適切に抽出できたことを明らかにするとともに，見逃し事例に含まれる橋脚の3つの特徴を特定した．