研究課題
若手研究(B)
早期における実測値に基づく地盤の圧密沈下予測手法の構築を目的として,非線形最適化手法の一つであるニューラルネットワークを用いた地盤の沈下予測手法について検討した.提案する3種の学習パターンの中で,沈下速度の収束に着目した学習パターンを使用した予測値が実測値と良い一致を示したことから,適切な規則性を有するデータを学習させることにより,早期の地盤沈下予測が可能であることが分かった.
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