構造解析2／構成則／骨組

[2016] 回帰型の機械学習によるあと施工アンカーのせん断力－変位関係の予測精度

末長大佑¹, 高瀬裕也¹, 高橋宗臣², 阿部隆英³ (1.室蘭工業大学 2.日本ヒルティ 3.飛島建設)

キーワード：機械学習、LightGBM、サポートベクター回帰、ニューラルネットワーク、あと施工アンカー、machine learning、lightgbm、support vector regression、neural network、post-installed anchor

本論文では，あと施工アンカーのせん断力－変位（Q-δ）関係を対象として，既報で実施したLightGBM（LG）に加え，回帰型の機械学習であるサポートベクター回帰（SVR），さらにニューラルネットワーク（NN）を追加した計3手法により予測精度を検証した。その結果，学習パラメータ内の予測ではLGがQ-δ関係を高精度で予測できたが，学習パラメータ外の条件に対しては予測精度が低下した。一方，SVRは外側耐震改修マニュアルで規定されるδ=2.0mmまでの範囲では予測できなかったものの，それ以降の範囲では学習パラメータ外についても概ね良好に予測しており，NNはすべての条件で良好に予測できた。