［特別講演］インフラ維持管理データ分析試行: トンネル上床変状発生予測への機械学習適用試行結果について

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［特別講演］インフラ維持管理データ分析試行: トンネル上床変状発生予測への機械学習適用試行結果について

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地下鉄トンネルの上床打音点検の業務適正化を目指し，諸元や点検等のデータにサポートベクターマシン，ランダムフォレスト，勾配ブースティングを用い，上床のはく離·はく落系変状の有無判別モデルを構築し，この結果についての評価を行った．さらに，判別における重要度を変数毎に求め，先行研究である線形判別分析の結果と比較し考察を行った．

机译：旨在优化地铁隧道的业务，我们的目标是适用于使用载体机，随机森林，梯度展示的规格和检查等数据，并建立整体楼层丰富的歧视模型的存在/不存在，进行该结果的评估。此外，针对每个变量确定了确定的重要性，并考虑了作为领先研究的线性辨别分析的结果。

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来源
《電子情報通信学会技術研究報告. ITS. Intelligent Transport Systems Technology》 |2019年第421期|共2页
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原文格式 PDF
正文语种 jpn
中图分类通信;
关键词
SVM; ランダムフォレスト; 勾配ブースティング; 重要度; 地下鉄トンネル上床; 打音点検;

机译：SVM;随机森林;梯度提升;严重程度;地铁顶层;喇叭鳞片;

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