| 種別 | 論文 |
| 主題 | 回帰型の機械学習によるあと施工アンカーのせん断力−変位関係の予測精度 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 末長大佑（室蘭工業大学） |
| 連名者1 | 高瀬裕也（室蘭工業大学） |
| 連名者2 | 高橋宗臣（日本ヒルティ） |
| 連名者3 | 阿部隆英（飛島建設） |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | 機械学習、LightGBM、サポートベクター回帰、ニューラルネットワーク、あと施工アンカー、machine learning、lightgbm、support vector regression、neural network、post-installed anchor |
| 巻 | 45 |
| 号 | 2 |
| 先頭ページ | 91 |
| 末尾ページ | 96 |
| 年度 | 2023 |
| 要旨 | 本論文では，あと施工アンカーのせん断力−変位（Q-δ）関係を対象として，既報で実施したLightGBM（LG）に加え，回帰型の機械学習であるサポートベクター回帰（SVR），さらにニューラルネットワーク（NN）を追加した計3手法により予測精度を検証した。その結果，学習パラメータ内の予測ではLGがQ-δ関係を高精度で予測できたが，学習パラメータ外の条件に対しては予測精度が低下した。一方，SVRは外側耐震改修マニュアルで規定されるδ=2.0mmまでの範囲では予測できなかったものの，それ以降の範囲では学習パラメータ外についても概ね良好に予測しており，NNはすべての条件で良好に予測できた。 |
| PDFファイル名 | 045-01-2016.pdf |