| 作成年度 | 2022年度 |
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| 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） |
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| 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 |
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| 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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