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[2C16] 廃止措置における作業人工数予測手法の開発
作業特性の情報量と不確実性の関係に関する検討
キーワード:廃止措置、人工数予測、統計的学習、不確実性
過去の廃止措置作業実績に基づく作業人工数予測モデル構築手法の検討を進めてきた。より説明変数の多い回帰モデルを用いると不確実性(予測値の分散)は低減できるが,モデル作成時や人工数予測の際に多くの情報を必要とする。人工数予測では状況や目的によって許容される不確実性は異なり,それに応じた人工数予測モデルが求められる。本研究では,説明変数の選択による人工数予測の不確実性の変化について検討した。まず,解体対象物の種類や作業条件等の各々の作業特性に対して説明変数を設定し,過去の作業実績データを用いて重回帰分析を行った。得られた回帰係数の小さい特性については除外し,また,回帰係数の類似する特性については単一の説明変数を対応させることにより,説明変数を段階的に削減した。このように得た説明変数の数の異なる複数の回帰式について回帰分析を再度行い,説明変数の数と人工数予測値の分散の関係について検討した。