RTK-GNSS データを用いた橋梁変位推定におけるデータ同化と機械学習の比較評価： ロバストな予測と不確実性定量化の視点から

抄録

老朽化橋梁の維持管理において，GNSS 変位モニタリングが注目される．RTK-GNSS はリアルタイム性 に優れるが，ノイズ影響が大きく，高精度な変形推定には適切な処理が不可欠である．本研究では，桁橋である新八幡川橋の RTK-GNSS 長期計測データに対し，データ同化手法であるアンサンブルカルマンフィルタ(EnKF)と，機械学習手法であるランダムフォレスト(RF)を適用し，変位推定を行った．推定結果は，スタティック計測値および変位計測データと比較し，RMSE，MAE，誤差の最大値，相関係数 r で精度評価した．その結果，EnKF と RF は異なるアプローチながらいずれも高い精度で変位を再現し，RTK-GNSSデータの有効活用に資することが示された．本研究は，橋梁健全性評価の基盤データ提供に貢献する．