| 種別 | 論文 |
| 主題 | コンクリート橋梁のひび割れ損傷に対する回帰モデルに適した機械学習アルゴリズムの選択 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 岡崎百合子（香川大学） |
| 連名者1 | 岡崎慎一郎（香川大学） |
| 連名者2 | 浅本晋吾（埼玉大学） |
| 連名者3 | 全邦釘（愛媛大学） |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | Bridge deterioration、Gaussian Process Regression、Machine learning、Multiple regression、ガウス過程回帰、橋梁劣化、機械学習、重回帰 |
| 巻 | 41 |
| 号 | 1 |
| 先頭ページ | 581 |
| 末尾ページ | 586 |
| 年度 | 2019 |
| 要旨 | コンクリート橋梁の劣化は，塩害や中性化等に起因する損傷と活荷重等の作用が互いに関連し，極めて複雑な様相を呈することから，その損傷予測に対し，膨大な情報の裏に潜むパターンを認識できる機械学習が注目されている。本研究は，コンクリート橋梁の劣化に関するデータのように，入力パラメータが多く，時間軸上に稠密でもなく等間隔でもないデータ群を対象として，機械学習の各アルゴリズムを用いた回帰モデルの性能比較を行い，最も適したアルゴリズムの選択を試みるものである。 |
| PDFファイル名 | 041-01-1092.pdf |