[1130] Fluidity prediction of high fluidity concrete by machine learning using mortar fluidity, materials used, and mix proportion, and Influence analysis of features
Keywords:高流動コンクリート、モルタルの流動性、Random Forest、重要度、Partial Dependence Plot、High Fluidity Concrete、Fluidity of Mortar、Importance
本研究では，高流動コンクリートの流動性の予測を目的として，簡便なモルタルフロー試験で得られるモルタルの流動性や使用材料・配(調)合の情報を特徴量（説明変数：25項目）として機械学習による予測手法を提案し，得られた予測値の有効性について検証した。また，各特徴量が高流動コンクリートの流動性へ及ぼす影響について検討した結果，特徴量を4項目まで削減しても，当初の25項目の場合と比べても遜色のない精度で予測できることが確認できた。なお，残った4項目の特徴量がコンクリートの流動性に与える影響を定量的に評価した。