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D-KS. 2025年度(R07) >
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http://hdl.handle.net/10119/20064
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| タイトル: | 説明可能な機械学習とマルチソース空間データに基づくグリッドレベルの雪害リスク評価とレジリエンスモデリング |
| 著者: | 楊, 振宇 |
| 著者（別表記）: | よう, しんう |
| キーワード: | Snow disaster
multi-source data
spatiotemporal characteristics
resilience
machine learning
SHAP |
| 発行日: | Sep-2025 |
| 記述: | Supervisor: 郷右近 英臣
先端科学技術研究科
博士 |
| タイトル（英語）: | Grid-Level Snow Disaster Risk Assessment and Resilience Modeling Based on Interpretable Machine Learning and Multi-Source Spatial Data |
| 著者（英語）: | YANG, ZHENYU |
| 言語: | eng |
| URI: | http://hdl.handle.net/10119/20064 |
| 学位授与番号: | 甲第1562号 |
| 学位授与年月日: | 2025-09-24 |
| 学位名: | 博士 (知識科学) |
| 学位授与機関: | 北陸先端科学技術大学院大学 |
| 出現コレクション: | D-KS. 2025年度(R07) (Jun.2025 - Mar.2026)
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このアイテムのファイル:
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記述 |
サイズ | 形式 |
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| abstract.pdf | 要旨 | 147Kb | Adobe PDF | 見る/開く | | paper.pdf | 本文 | 44082Kb | Adobe PDF | 見る/開く | | summary.pdf | 内容の要旨及び論文審査の結果の要旨 | 303Kb | Adobe PDF | 見る/開く |
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