Analysis and promotion of resident evacuation behavior with explainable machine learning (XAI) model

利用可解释机器学习（XAI）模型分析和促进居民疏散行为

• 批准号: 21K04301
• 负责人: 高木 朗義
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Gifu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K04301/
• 关键词: XAI; 説明可能なAI; 機械学習; 避難行動; 豪雨災害; AI; アンケート調査; 自然災害

頻発する豪雨災害において多くの犠牲者が生じている現状から，住民避難の促進に対して様々な視点から考える必要がある．そこで本研究では，機械学習手法とXAI（説明可能なAI）を用いて，住民避難行動に影響を与える要因およびその交互作用を明らかにした．分析に用いたデータは，平成30年7月豪雨，令和元年台風19号，令和2年7月豪雨，令和3年8月の大雨の4種類の災害時における住民避難行動アンケートの調査結果である．これらのデータに対し，XAIの一種であるPD分析を適用することで，アンケート調査の項目および項目の組み合わせが避難の予測に対して，どの程度の影響を与えるのかを明らかにした．各災害において，過去の避難経験や自宅の被災経験，災害時の土砂災害や浸水による自宅の被災などの組み合わせによって避難行動に影響を与えているが明らかとなった．交互作用効果の大きい項目の組み合わせに着目すると，項目単体での影響が0に近い値や負の値を持つ項目などの単独では避難行動に影響を与える要因とは言えない項目同士が組み合わさることによって，避難行動に影響を与えることが明らかとなった．

Frequent heavy rain disaster caused by the occurrence of a number of victims, the current situation, the promotion of residents to evacuate the point of view, the need to consider. In this study, the mechanical learning technique XAI (description possible AI) is used to explain the interaction between the impact of the evacuation action and the important factors. Analysis of heavy rain in July of Heisei 30, typhoon No. 19 of Renwa 1999, heavy rain in July of Renwa 2, heavy rain in August of Renwa 3, and 4 types of disasters. A PD analysis of XAI is applicable to the investigation of the project and the combination of the project and the prediction of the refuge. The disaster occurred in the past and the disaster occurred in the house. The soil and sand disaster occurred in the disaster. The disaster occurred in the house. The disaster occurred in the house. The disaster Interaction effect of large number of items in combination with each other, impact of individual items, impact of individual evacuation actions, impact of individual evacuation actions, impact of individual evacuation actions,

项目成果

XAI（説明可能なAI）を用いた住民避難行動に関する要因の交互作用分析

利用XAI（Explainable AI）对居民疏散行为相关因素进行交互分析

• 发表时间: 2023
• 作者: Thoriq Teja Samudra;Hiroaki Takahashi;Yoshimasa Amano;Motoi Machida;塚本満朗・髙木朗義
• 通讯作者: 塚本満朗・髙木朗義

Analysis of evacuation behavior using eXplainable AI (XAI)

使用 eXplainable AI (XAI) 分析疏散行为

• 发表时间: 2022
• 作者: Akiyoshi Takagi;Michiro Tsukamoto
• 通讯作者: Michiro Tsukamoto

説明可能なAI(XAI)を用いた豪雨時の住民避難行動分析

使用可解释人工智能 (XAI) 分析大雨期间居民疏散行为

• 发表时间: 2022
• 作者: 長谷川 裕修;鈴木 璃子;葛西 誠;田村 亨;髙木朗義・塚本満朗
• 通讯作者: 髙木朗義・塚本満朗

371.継続的な住民避難行動調査の必要性―H30,R元,R2豪雨災害における住民避難行動データの比較分析を通して―

371.居民疏散行为持续调查的必要性——通过H30元和R2暴雨灾害期间居民疏散行为数据对比分析——

• 发表时间: 2022
• 作者: 塚本満朗;髙木朗義
• 通讯作者: 髙木朗義

PROMOTION OF DISASTER PREPAREDNESS FOR MEMBERS OF COMPANIES OR ORGANIZATIONS USING THE “APP DISASTER REDUCTION SCHOOL” - THROUGH PRACTICE TO IMPROVE CORPORATE RESILIENCE -

使用“APP减灾学校”促进公司或组织成员的防灾工作 - 通过实践提高企业复原力 -

• DOI: 10.2208/jscejipm.78.6_ii_84
• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. D3 (Infrastructure Planning and Management)
• 作者: TAKAGI Akiyoshi;HONDA Akane
• 通讯作者: HONDA Akane