著者

樅山 翔哉 荻野 俊寛

出版者

公益社団法人 土木学会

雑誌

AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)

巻号頁・発行日

vol.4, no.3, pp.60-69, 2023 (Released:2023-11-14)

参考文献数

22

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受信波形上でS波到達点の決定がしばしば困難となるベンダーエレメント試験において,機械学習による決定支援を行うためのS波到達点予測モデルの高精度化を目的として,サポートベクター回帰,ガウス過程回帰,ニューラルネットワークの3つのアルゴリズムによる機械学習モデルを作成し,予測精度の比較を行った.あらかじめ設定したパラメータの範囲で7240通りの受信波形を計算し,その波形における11次元の特徴量,真のS波到達点を学習させ,S波到達点予測モデルを作成した.学習済みのモデルを用いて実際の実験から得られる受信波形に対してS波到達点の予測を行い,熟練者が判定した値との誤差を比較することで,3つの機械学習アルゴリズムの比較を行った.アルゴリズムごと予測に傾向があり,その中でガウス過程回帰の予測が最も熟練者の判定した値に近いことを示した.