• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2017 年度 実績報告書

データ駆動科学を駆使した,想定地震動の集合の情報を集約した設計地震動の合成

研究課題

研究課題/領域番号 15K18106
研究機関山梨大学

研究代表者

宮本 崇  山梨大学, 大学院総合研究部, 助教 (30637989)

研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2018-03-31
キーワード入力地震動 / 時系列信号 / 特徴抽出 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク
研究実績の概要

1次元時系列信号としての入力地震動の局所的な特徴を抽出する,フィルタを自動設計するAI手法の開発を行った.
入力信号の特徴を自動抽出する深層学習モデルの1種である,畳み込みニューラルネットワークを1次元時系列信号に適用するために定式化を行った.畳み込みニューラルネットワークは従来は主に2次元画像に対して適用されるニューラルネットワークの1種である.本研究では,ニューラルネットワークを構成する全結合層,畳み込み層,プーリング層の各層における信号処理操作を,1次元時系列信号に対するものとして数学的に定式化を行った.また,定式化した計算モデルを,プログラミング言語の1種であるPython言語上のフレームワークであるTensorflowを用いて実装した.
同手法を,入力地震動と同様のデータ形式や物理的意味を有する常時微動波形に適用することにより,ノイズとみなされる信号部分と地盤の定常震動とみなされる信号部分に自動的に分類する機械学習モデルを設計し,その手法の有効性を検証した.従来のニューラルネットワークでは60%程度の分類精度に留まっていたことに比較して,層構造を深層化した多層パーセプトロンでは90%程度の精度が達成された.更に,時系列信号の局所的な特徴の抽出を行う畳み込みニューラルネットワークを用いた提案手法では,95%という高い分類精度が達成され,時系列信号に対する特徴抽出手法としての提案手法の有効性を検証することができた.

  • 研究成果

    (6件)

すべて 2017 その他

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (4件) (うち国際学会 1件) 備考 (1件)

  • [雑誌論文] 深層学習を用いた常時微動記録からの解析対象区間の自動抽出2017

    • 著者名/発表者名
      宮本 崇、古屋 貴彦、盛川 仁
    • 雑誌名

      土木学会論文集A2(応用力学)

      巻: 73 ページ: I_321~I_331

    • DOI

      https://doi.org/10.2208/jscejam.73.I_321

    • 査読あり
  • [学会発表] 深層学習を用いた常時微動記録からの解析対象区間の自動抽出2017

    • 著者名/発表者名
      宮本崇,古屋貴彦,盛川仁
    • 学会等名
      第20回応用力学シンポジウム
  • [学会発表] 物理探査における常時微動記録の深層学習処理について2017

    • 著者名/発表者名
      宮本崇,古屋貴彦,盛川仁
    • 学会等名
      第22回知能メカトロニクスワークショップ
  • [学会発表] End-to-end Processing ofMicrotremer Data on Geophysical ExplorationUsing Deep Learning2017

    • 著者名/発表者名
      Takashi Miyamoto, Takahiko Furuya and Hitoshi Morikawa
    • 学会等名
      The 13th International Workshop on Advanced Smart Materials and Smart Structures Technology
    • 国際学会
  • [学会発表] 深層学習を用いた常時微動記録の自動処理手法の開発2017

    • 著者名/発表者名
      宮本崇,古屋貴彦,盛川仁
    • 学会等名
      土木学会第72回年次学術講演会
  • [備考] 代表研究者個人ウェブサイト_研究内容紹介

    • URL

      http://www.ccn.yamanashi.ac.jp/~tmiyamoto/research.html

URL: 

公開日: 2018-12-17  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi