JP2021014726A - シールド掘進工法における掘進予測モデルの作成方法 - Google Patents
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Abstract
Description
11 サーバ
12 LAN
13 パーソナルコンピュータ
14 ディスプレイ
20 シールド掘進機
20a 回転カッター
20b シールドジャッキ
20c スキンプレート
20d エレクター装置
20e セグメント
21 掘進計画延長線
22 学習領域
N〜N+5,N−1〜N−5 リング
Claims (3)
- シールド掘進工法において、シールド掘進管理システムから送られる施工計測データを教師データとして、人工知能による機械学習によりシールド掘進機の先端の偏差を予測する予測モデルを作成するための掘進予測モデルの作成方法であって、
施工現場におけるシールド掘進機の掘進計画延長線上に設定された学習領域において、掘進方向後方側の一又は複数のリングを施工した際の前記施工計測データを説明変数として、掘進方向前方側の所定のリングを施工する際のシールド掘進機の先端の偏差を目的変数とする学習済みモデルを作成する学習済みモデル作成工程と、
掘進方向後方側の一又は複数のリングを施工した際の前記施工計測データから特定のパラメータに関するデータを削除したデータを確認用説明変数として、掘進方向前方側の所定のリングを施工する際のシールド掘進機の先端の偏差を確認用目的変数とするパラメータ確認用モデルを、データを削除する特定のパラメータを入れ替えて複数作成するパラメータ確認用モデル作成工程と、
前記学習済みモデルによるシールド掘進機の先端の偏差の出力データと、各々の前記パラメータ確認用モデルによるシールド掘進機の先端の偏差の出力データとを比較して、採用すべき特定のパラメータを複数選択するパラメータ選択工程と、
選択された複数のパラメータに関する前記施工計測データを予測説明変数として入力して、出力データによりシールド掘進機の先端の偏差を予測する予測モデルを作成する予測モデル作成工程とを含んで構成されるシールド掘進工法における掘進予測モデルの作成方法。 - 前記機械学習が、サポートベクターマシンをアルゴリズムとするニューラルネットワークによる機械学習である請求項1記載のシールド掘進工法における掘進予測モデルの作成方法。
- 目的変数となるシールド掘進機の先端の偏差が、水平偏差、垂直偏差、及び向きの偏差である請求項1又は2記載のシールド掘進工法における掘進予測モデルの作成方法。
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