Japan Society of Civil Engineers 2020 Annual Meeting

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[共通セッション] 地震工学(構造物の耐震、地震応答解析、強震動予測、地盤振動、地盤液状化、断層変位、災害調査)

地震応答・相互作用

Chair:Masumitsu Kuse

[CS10-54] Estimation of the Depth of Engineering Bedrock from Topography and Geology Data by Gradient Boosting Decision Tree

〇Kohei Tanaka1 (1.Railway Technical Research Institute)

Keywords:Machine learning, Decision tree, Boring, Engineering bedrock, Topograpy

面的な地震動評価の高精度化や新線建設時の効率的な地盤調査の実施にあたっては,表層地盤の空間的な変動を把握する必要がある。このような目的のために,地盤固有周期の面的推定やボーリングデータに基づく表層地盤モデルの構築が行われている。これらの検討に活用されたような膨大な地盤情報に対して,従来のルールベースのモデル化ではなく,機械学習的アプローチが有効である可能性がある。本検討では,標高データや地形・地質データから工学的基盤深度を推定するという問題を設定し,機械学習モデルの適用可能性について検討を行った。

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