逐次情報による水道管被害箇所のオンライン推定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST15005

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2015/03/11

タイトル(英語): Online Updating Prediction of Damaged Parts with Real-time Information

著者名: 齋竹 良介(千葉大学),荒井 幸代(千葉大学)

著者名(英語): Ryosuke Saitake(Chiba University),Sachiyo Arai(Chiba University)

キーワード: 逐次情報|オンライン推定|水道管被害|コミュニティ抽出|サポートベクターマシン|Real-time Information|Online Updating Prediction|Water Pipe Damage|Community Extraction|Support Vector Machine

要約(日本語): 本研究では，地震発生後に逐次得られる被害箇所の情報を活用した水道管被害のオンライン推定法を提案する。管路をネットワークとみなし，被害ノードを中心とした被害の広がり具合を推定する指標であるコミュニティ濃度を導入する。情報を得るたびにコミュニティ濃度を用いてデータの属性を更新し，サポートベクターマシンを用いて被害推定を行う。計算機実験を行った結果，情報を得るたびに推定精度が向上することを確認した。

要約(英語): In this study, we propose an online prediction of damaged parts on the water pipes with the updating information after the earthquake. Specifically, we applied the network density of the pipes to combine the additional information with the current prediction to make a renewal prediction based on the support vector machine. We show the effectiveness of our proposed method where each prediction is improved incrementally.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 834 Kバイト