ランダムフォレストによる発生飛来塩分予測の検討
概要
東北地方太平洋沖地震や熊本地震のような大規模な災害が発生した場合にインフラ設備の被害状況を確認することは，二次災害の防止や災害後の対応にとって重要である.東京ガス株式会社では，SUPREMEと呼ぶ防災システムを用いて，標準正規分布の累積分布関数を基本とした被害推定式による低圧ガス導管の被害状況の推定を行なっている.
本稿では，近年注目されている機械学習技術を用いた低圧ガス導管の被害推定手法を検討する.既存の手法と異なる点は，既存推定式のようなパラメトリックモデルを仮定せずに，蓄積されたデータから推定モデルを学習する点である.本検討では東北地方太平洋沖地震におけるデータを用いて機械学習による被害推定を行い，その有効性について検証する.
キーワード
The Great East Japan earthquake, pipe line damage estimation, machine learning, density-ratio estimation〔文献〕
崎原 康平，滝 勇太，山田 義智．ランダムフォレストによる発生飛来塩分予測の検討．日本建築学会大会学術講演梗概集．2019．
Contact
まずはお気軽にお問い合せフォームからお問い合わせください。