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発表 深層学習を用いた融雪期のダム流入量予測

作成年度 2022年度
論文名 深層学習を用いた融雪期のダム流入量予測
論文名(和訳)
論文副題
発表会 土木学会第67回水工学講演会
誌名(No./号数) 水工学論文集
発表年月日 2022/11/24
所属研究室/機関名 著者名(英名)
水環境保全チーム山田 嵩(YAMADA Takashi)
いであ株式会社阿部 真己(ABE Masami)
いであ株式会社滝口 大樹(TAKIGUCHI Hiroki)
水環境保全チーム柿沼 孝治(KAKINUMA Takaharu)
抄録
融雪期における高精度なダム流入量予測は防災・水利用の観点から極めて重要である.現在,水文分野においてもAIの活用が進められており,河川水位やダム流入量予測に関する研究が実施されている.本研究では,深層学習を用いて1時間単位の融雪期のダム流入量予測を行った.その結果,24時間先予測までは高い再現性があったが24時間先予測以降からは再現性が低下する結果となった.そのため,実務上利用可能な予測は24時間先までが限界と考えられる.また,正規化処理・標準化処理の影響よりも,中間層数の方が精度に与える影響は大きかった.
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