シールドトンネル(3)

[VI-558] Development of Direction Prediction System Using AI in Shield TunnelPart 1: Building the Direction Prediction AI Model

〇shigeki kinoshita¹, kana takeuchi¹, takashi aruga², nobuyoshi yabuki³ (1.okumura corporation, 2.conport, 3.osaka university)

Keywords:Shield tunnel, Direction Prediction, AI, Machine Learning

ＡＩ（人工知能）を活用してシールド機の位置，方向を予測させることで，トンネルの線形管理を高度化するシステムの構築を行った．本稿では，シールド掘進データの機械学習における処理方法および構築したＡＩモデルについて報告する.検証結果から、掘進データをSVR に学習させることで，精度の良い方向予測ができる．その際，掘進データの事前処理，
学習区間の選定が重要となることがわかった．また操作シミュレーションでは，学習区間における操作の実績が重要であるものの，極端な操作や過学習は，予測精度の低下につながることが分かった.