Estimation of Liquefaction Susceptibility in Japan Using Machine Learning Approach
Author:
Affiliation:
1. Department of Architecture and Building Engineering, Tokyo Institute of Technology
Publisher
Japan Association for Earthquake Engineering
Link
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jaee/21/2/21_2_70/_pdf
Reference36 articles.
1. 1) 若松加寿江, 先名重樹: 2011 年東北地方太平洋沖地震による関東地方の液状化発生と土地条件，日本地震工学会論文集, Vol. 15, No. 2, pp. 25-44, 2015.
2. 2) 若松加寿江, 先名重樹, 小澤京子: 平成 28 年(2016年)熊本地震による液状化発生の特性, 日本地震工学会論文集，Vol. 17, No. 4, pp. 81-100, 2017.
3. 3) 公益社団法人地盤工学会: 平成30年北海道胆振東部地震による地盤災害調査団最終報告書, 2019, https://www.jiban.or.jp/file/saigai/H30_Hokkaido_EQ_FinalReport.pdf (参照2021-02-27).
4. 4) 若松加寿江: 微地形調査による表層地盤の液状化特性の評価, 日本建築学会構造系論文報告集, Vol. 421, pp. 29-37, 1991.
5. 5) 陶野郁雄: 地盤の液状化・液状化災害調査研究の成果, 農業土木学会誌，Vol. 60, No. 9, pp. 7-12, 1992.
Cited by 2 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献，注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献，订阅后可以查看论文全部施引文献
1. Prediction and Factor Analysis of Liquefaction Ground Subsidence Based on Machine-Learning Techniques;Applied Sciences;2024-03-23
2. PREDICTION OF LIQUEFACTION OCCURRENCES BASED ON MACHINE LEARNING TECHNIQUE CONSIDERING THE DURATION OF EARTHQUAKE MOTION;Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. A1 (Structural Engineering & Earthquake Engineering (SE/EE));2022
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