和文論文
教師データが山岳トンネル地山評価のためのニューラルネットワークの精度に及ぼす影響
2019 年 75 巻 1 号 p. 130-142
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2019 年 75 巻 1 号 p. 130-142
山岳トンネルの建設プロジェクトでは，事前調査における地山等級と実際の地山等級が乖離することにより，しばしば施工時に建設コストが大幅に増加する事態が生じている．このため，事前調査における地山等級の予測精度の向上が求められている．筆者らは，地山等級の予測精度の向上を目的に，ニューラルネットワークによる地山等級の予測に関する研究を行っている．これまでの研究では数少ないトンネルデータによる検討に留まっていた．そこで，本研究ではトンネルデータ数および入力するデータ数を増やし検討を行った．その結果，ニューラルネットワークに入力するデータの種類を増やすことに加え，多様な地山特性のトンネルデータを学習させることが，予測精度を向上させるために重要であることがわかった．
