| 講演要旨(和文) | | 弾性波トモグラフィは地盤を対象にしているため, 受振点や起振点の個数と配置位置に制限があり, 満足に観測データを得られず逆解析の結果が実際の物性値分布を反映できていない場合がある. 本稿では少ない観測データで有意な逆解析が行えるスパースモデリングの1つである一般化LASSOを用いてこの問題の解決を目指した. 数値解析にて弾性波トモグラフィ解析を行い, 一般化LASSOを用いた逆解析はペナルティ行列と係数行列を適切に設定した場合に従来の逆解析手法の結果よりRMSが小さく, 精度が向上するという結果が得られた. また, 一般化LASSOを適用する際に必要となる正則化パラメータの値はLOO-CV(Leave-One-Out Cross Validation)を用いることで最適に近い値が決定できることが示された. |
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| | 講演要旨(英文) | | Seismic tomography does not usually have enough observation data because it is difficult to set the sources and receivers freely in the ground. In this study, we aim at improving the accuracy of the inversion with the small amount of the data using the generalized LASSO. We prepare three types of the penalty matrix and try calculating the generalized LASSO in numerical analysis using each of the penalty matrix. It is clarified that the generalized LASSO can improve the accuracy of the inversion comparing to the result of the conventional method by setting the appropriate penalty matrix and appropriate coefficient matrix. When applying the generalized LASSO, Cross-Validation (CV), which is a method to choose the generalization parameter, can be used to choose the optimal regularization parameter. |
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