| 種別 | 論文 |
| 主題 | LightGBMを用いたコンクリートの凍結融解試験結果の予測精度の検討 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 野口巧巳（八戸工業大学） |
| 連名者1 | 福田悠人（室蘭工業大学） |
| 連名者2 | 濱幸雄（室蘭工業大学） |
| 連名者3 | |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | Freeze-thaw test、Frost resistance、LightGBM、Machine learning、Prediction、Relative dynamic modulus of elasticity、予測、凍結融解試験、機械学習、相対動弾性係数、耐凍害性 |
| 巻 | 44 |
| 号 | 1 |
| 先頭ページ | 538 |
| 末尾ページ | 543 |
| 年度 | 2022 |
| 要旨 | コンクリートの耐凍害性の評価に用いられるJIS A 1148 A法は，類似した調合においても試験結果が大きく変動する場合もある。一方で，近年では機械学習を活用した予測技術が活用され，効率化が進んでいる。このようなことから，機械学習の一つであるLightGBMを用いてJIS A 1148 A法の試験結果予測モデルを作成した。その結果，決定係数の高い予測モデルを作成することができたが，非学習のデータで精度を検証したところ，学習データに含まれる骨材を利用した水準では高い精度で予測できるが，それ以外の水準では十分な精度での予測は行えなかった。したがって，汎用性向上のためには多彩な条件を学習させる必要がある。 |
| PDFファイル名 | 044-01-1084.pdf |