著者
Tracey H. A. TOM 間瀬 肇 武田 将英 原 知聡 金 洙列 河村 裕之 大熊 康平
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
土木学会論文集 (ISSN:24366021)
巻号頁・発行日
vol.79, no.3, pp.22-00308, 2023 (Released:2023-03-20)
参考文献数
18

本研究では,混成堤断面形状パラメータを用いて,無次元平均波力強度の予測,および衝撃砕波波力の発生が判定可能な機械学習モデルを提案する.ただし,学習用の実験データは多くないため(スモールデータ),データの重複を認めてサンプリングする復元抽出法によるアンサンブル学習を試みた.ベースとなる機械学習モデルはANNとXGBoostの2種類を用いた.無次元平均波力強度の算定結果と実験結果を比較すると,相関係数とRMSEは,ANNでは0.96, 0.15,XGBoostでは0.96, 0.14となり,ほぼ同程度であった.無次元平均波力強度が2を超えたときに衝撃砕波力が発生すると判定したときの的中率は,ANNモデルで99%,XGBoostで97%であった.