土木分野におけるAIの活用(6)

[CS15-49] Application of convolutional neural network to regression models to predict basal Alluvium depth

〇Atsuto Izumida¹, Yuto Komiya¹, Kohei Tanaka², Kimitoshi Sakai², Kengo Nanami² (1.Asia Air Survey, 2.Railway Technical Research Institute)

Keywords:deep learning, regression analysis, boring, landform classification, Alluvium

本研究では近年急速に発展している畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を採用した深層学習による回帰モデルを構築し，ボーリング調査が実施されていない地点の基盤深度予測モデルを設定する手法を検討した．標高，傾斜，地形分類を表すラスタデータおよび，地形立体表現手法「赤色立体地図」の地図画像を入力データに取るCNNをベースとしたネットワークを作成し，およそ8300本のボーリングデータおよび地形データを学習させた．モデルによる未知地点での基盤深度予測値は，同一データを用いた重回帰分析による推定値より真値との相関係数が高く，地盤モデル作成におけるCNNの有効性が示唆された．