[CS15-48] ニューラルネットワークによる基礎の支持層推定手法の検討
キーワード:支持層、ニューラルネットワーク、機械学習、基礎
地盤の不確実性によるトラブルは重大な事故を起こしうり、中でも、支持層の不陸による事故は大幅な工期遅延やコスト増大を招く可能性がある。本研究では、支持層形状の把握による地盤の不確実性の低減を目的に、簡易なデータから、支持層深度の推定を行った。
本研究では、ボーリングデータから取得した「地下10mまでのN値」「標高」「地下水位」「支持層特性」を説明変数としてニューラルネットワークに入力し、支持層深度を出力させた。結果として、おぼれ谷支持層地形においておぼれ谷に則した推定形状が得られた。また、感度分析の結果から、上記の説明変数による支持層深度の推定の可能性が示された。
本研究では、ボーリングデータから取得した「地下10mまでのN値」「標高」「地下水位」「支持層特性」を説明変数としてニューラルネットワークに入力し、支持層深度を出力させた。結果として、おぼれ谷支持層地形においておぼれ谷に則した推定形状が得られた。また、感度分析の結果から、上記の説明変数による支持層深度の推定の可能性が示された。
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