抄録
効率的な舗装維持管理を実現する為に，舗装劣化予測により将来の状態変化を予測し，点検，補修，更新等の維持管理コストを最適化する事が必要である．様々な舗装劣化予測モデルが提案されているが，それぞれのモデルがどの様な状況下で最適なのかを判断する事は容易ではない．
そこで，本研究は時刻情報を持つ点検履歴データに対する，より実運用に近い予測モデルの予測精度を求める事が可能なタイムスライスクロスバリデーションを提案する．提案手法は，時刻方向に点検データを分割し，学習データからモデルのパラメータ推定を行い，そのパラメータを用いて試験データの予測を行った結果から，現実的な予測精度評価を行う．提案手法をRNNモデルによる舗装劣化予測に適用し，従来手法より現実的な将来の予測精度を評価可能であることを検証した．
