[S-3] スチューデントセッション③

9:10 〜 9:20

[S-20] 沈下観測データを学習した深層学習モデルの予測精度の検討

*栗崎 祥¹、金山 素平² (1. 九州大学大学院生物資源環境科学府、2. 九州大学大学院農学研究院)

キーワード：

圧密沈下、沈下速度、予測、深層学習

本研究では，ニューラルネットワークを多層化させた深層学習ネットワークモデルの地盤沈下の予測精度を検討した．学習済みモデルに単一あるいは複数の観測データを用いた場合，沈下の予測精度が高くなること，再現性が良いことが分かった．今後，国内外の地盤の沈下観測データを収集することによって，本深層学習モデルの沈下予測精度が高まることが期待できる．