[4Pin1] インタラクティブ(2)

[4Pin1-35] Construction of ground motion prediction equation using random forest

〇Hisahiko Kubo¹, Takashi Kunugi¹, Shingo Suzuki¹, Wataru Suzuki¹, Shin Aoi¹ (1. National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience )

Keywords:Ground motion prediction equation, Random forest, Strong-motion big data

地震動予測式は地震による強い揺れ（強震動）を過去の記録に基づいて経験的に予測する手法の一つであり，その簡便さから地震工学の分野で広く使われている．本研究ではこの地震動予測式の構築を機械学習手法の一つであるランダムフォレストによって試みた．先行研究では最小二乗法に基づく回帰によって地震動予測式を導出しており，説明変数と目的変数の関係を表す関数の形を事前に仮定する必要があったが、ランダムフォレストに代表されるノンパラメトリックな機械学習手法を用いることにより，関数形を事前に仮定することなく，関数形も含めて過去のデータから直接求めることができる．学習データとして防災科学技術研究所の二つの強震観測網K-NET・KiK-netで観測された強震ビックデータ（地震数 約2400，強震記録数 約320,000）を用意した．その結果，得られた地震動予測式を用いることで地表最大加速度の予測が実用レベルで可能であることが確認した．