深層学習を用いた微動スペクトルの分類手法の提案

Author:

TOBITA Tetsuo1,YAMAMOTO Wataru2

Affiliation:

1. 関西大学 環境都市工学部都市システム工学科

2. 応用地質株式会社 流域・砂防事業部防災技術部

Publisher

Japan Society of Civil Engineers

Reference18 articles.

1. 1) Kanai, K. and Tanaka, T. : On Microtremors VIII, Bulletin of the Earthquake Research Institute, the Univ. of Tokyo, Vol. 39, No. 1, pp. 97-114, 1961.

2. 2) Nakamura, Y. : A method for dynamic characteristics estimation of subsurface using microtremor on the ground surface, Quarterly Report of RTRI, Vol. 30, No. 1, pp. 25-33, 1989.

3. 3) 恒川裕史:ニューラルネットワークを用いた地震動の初期微動による主要動予測手法,日本ファジイ学会誌,Vol. 9, No. 4, pp. 551-559, 1997. [Tsunekawa, H.: A neural network prediction model of the principal motions of earthquake based on the preliminary tremors, Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Systems, Vol. 9, No. 4, pp. 551-559, 1997.]

4. 4) Emami, S. M. R., Harada, T. and Iwao, Y. : Prediction of peak horizontal acceleration using an artificial neural network model, Structural Eng./Earthquake Eng., JSCE, Vol. 13, No. 2, pp. 111s-118s, 1996.

5. 5) 柳瀬匡雄,丸山喜久:液状化地点の予測に向けた共分散構造分析とサポートベクターマシンの利用,土木学会論文集 A1(構造・地震工学), Vol. 75, No. 4 (地震工学論文集第38巻), pp. I_133-I_143, 2019. [Yanase, M. and Maruyama, Y.: Estimation of the locations of liquefaction occurrences based on covariance structure analysis and support vector machine, JSCE Journal of Earthquake Engineering, Vol. 75, No. 4, pp. I_133-I_143, 2019.]

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