DEVELOPMENT OF REAL-TIME LIQUEFACTION MONITORING SYSTEM USING NEURAL NETWORK

本研究は液状化モニタリングシステムの構築を目的としている. 地震後に得られる地表面最大加速度にもとづき, ボーリングデータ点で液状化判定を行う手法を提案した. 提案手法ではニューラルネットワークを用いており, 本研究での学習方法によれば良い精度で再現性が得られた. さらに具体的な市域を対象として想定地震による地震動強度の推定を行い, それにもとづいて液状化判定を行った. 判定結果の精度は妥当なものであると考えられる. またニューラルネットワークの特徴である知識更新機能により, 発生した地震による液状化発生に関する情報を即座にフィードバックできるシステムの構築が可能になった. それにより判定結果の精度は向上することが知られた.