抄録
堤高の高いロックフィルダムでは，堤体の内部外部に多数の計測機器を埋設し，計測データと数値解析の結果を照査することによりその安全性を評価している．数値解析の最近の動向を見ると，土と水の連成を構成則に取り入れるなど手法は高度化している．しかし，モデル化する際の物性値設定の限界，複雑な材料特性などから，実測の挙動を解析で高精度に再現するには至っていない．このような状況に鑑み，筆者らは実測に即した予測を行うANNモデル等を用いた手法の実用化について研究してきた．本論文は，ANNモデルの学習に使われている逆誤差伝搬学習則を発展させた新たな振動・補完型の学習則を開発したものである．また開発した手法を通常のANNモデルでは学習効率が悪い実ダムのデータに適用して，その有効性を検証したものである．
