土壌モデリングにおける人工知能およびデータマイニング技術の応用

近年、土壌挙動のモデリングのためにいくつかのコンピュータ支援パターン認識およびデータマイニング技術が開発されました。パターン認識システムの主なアイデアは、経験から適応的に学び、新しいケースの予測を提供できることです。人工ニューラルネットワークは、土壌挙動のモデリングに利用されている最も広く使用されるパターン認識手法です。最近、著者たちは、土壌のモデリングやその他のいくつかの地盤工学応用のために遺伝的プログラミング（GP）および進化的多項式回帰（EPR）技術の応用において先駆者となりました。この論文は、特に土壌の構成モデリングに関する地盤工学におけるパターン認識およびデータマイニングシステムの応用をレビューしています。土壌モデリングのための人工ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、および進化的プログラミングアプローチの応用が含まれています。これらのシステムは、土壌のモデリングおよび地盤工学の問題の分析のための効率的なツールとして開発される可能性があると示唆されています。特に、挙動があまりにも複雑で従来のモデルではさまざまな側面を効果的に記述できない場合において。これらの技術は従来の土壌モデルの代替ではなく、補完的であることも認識されています。