地中埋設管の地震被害位置の推定に向けた機械学習手法の利用

摘要

本研究では，東北地方太平洋沖地震において被害が多かった本支管のネジ継手の被害発生地点の推定精度の向上を目的とし，Synthetic Minority Over-sampling Technique(SMOTE)により不均衡データを補正し，サポートベクターマシン(SVM)とランダムフォレスト(RF)により被害発生地点を推定した．RF の方がSVM よりも高い精度の推定結果が得られたが，実際には被害がない地点を被害ありと分類していることが多かった．今後は，より詳細な被害形態に分けての分析やアンダーサンプリング及びオーバーサンプリングの際のデータの選択方法やデータ数の検討，地形区分ごとの分析を行い，推定精度を向上させる必要がある．