| 種別 | 論文 |
| 主題 | 異なる学習アルゴリズムによる凍結融解試験予測の精度の検討 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 野口巧巳（八戸工業大学） |
| 連名者1 | 迫井裕樹（八戸工業大学） |
| 連名者2 | |
| 連名者3 | |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | JIS A 1148 A法、LightGBM、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、予測、精度 |
| 巻 | 47 |
| 号 | 1 |
| 先頭ページ | 1566 |
| 末尾ページ | 1571 |
| 年度 | 2025 |
| 要旨 | 既往研究において機械学習アルゴリズムの一つであるLightGBMを用いてJIS A 1148 A法の試験結果予測モデルが作成されたが，その予測モデルの汎用性は乏しい。そこで，異なる機械学習アルゴリズムとしてランダムフォレストとニューラルネットワークを用いて試験結果予測モデルを作成し，機械学習アルゴリズムの違いが予測精度および汎用性に与える影響を把握した。その結果，LightGBMとランダムフォレストでは非常に高い精度となり，ニューラルネットワークは劣った。一方で汎用性に関してはいずれのアルゴリズムでも十分な精度は得られず，汎用性向上のためには説明変数の見直しなどが必要と考えられる。 |
| PDFファイル名 | 047-01-1258.pdf |