LSTM（Long Short-Term Memory）を用いた冬期路面温度予測手法の開発-論文・刊行物検索

作成年度	2023年度
論文名	LSTM（Long Short-Term Memory）を用いた冬期路面温度予測手法の開発
論文名（和訳）
論文副題
発表会	令和5年度土木学会全国大会第78回年次学術講演会
誌名（No./号数）	令和5年度土木学会全国大会第78回年次学術講演会講演概要集
発表年月日	2023/09/14

所属研究室／機関名	著者名（英名）
寒地交通チーム	齊田　光（SAIDA Akira）
寒地交通チーム	奥村　航太（OKUMURA Kota）
寒地交通チーム	大廣　智則（OHIRO Tomonori）
寒地交通チーム	伊東　靖彦（ITO Yasuhiko）

抄録
路面雪氷状態に関する予測情報は，冬期道路管理作業の作業内容の判断を適切に行う上で重要である．冬期道路管理作業を適切に行うためには，積雪や路面凍結の可能性が高い区間を面的に把握することで効率的な作業方法を決定する必要があるため，広域にわたり路面雪氷状態を予測する手法が必要となる．近年の機械学習や深層学習に関連する技術の発展は著しく，路面雪氷状態予測の分野においても，機械学習を活用することで高精度かつ安価に路面雪氷状態を予測する手法を開発できる可能性があると考えられる．本研究は，機械学習を用いることで安価かつ高精度に路面雪氷状態を予測することを最終目的とする．このうち本論文では，路面雪氷状態に大きな影響を及ぼす路面温度をLSTM（Long short-term memory，長・短期記憶）を用いて予測する手法を開発し，予測精度の検証を行ったので結果を報告する．

抄録

路面雪氷状態に関する予測情報は，冬期道路管理作業の作業内容の判断を適切に行う上で重要である．冬期道路管理作業を適切に行うためには，積雪や路面凍結の可能性が高い区間を面的に把握することで効率的な作業方法を決定する必要があるため，広域にわたり路面雪氷状態を予測する手法が必要となる．近年の機械学習や深層学習に関連する技術の発展は著しく，路面雪氷状態予測の分野においても，機械学習を活用することで高精度かつ安価に路面雪氷状態を予測する手法を開発できる可能性があると考えられる．本研究は，機械学習を用いることで安価かつ高精度に路面雪氷状態を予測することを最終目的とする．このうち本論文では，路面雪氷状態に大きな影響を及ぼす路面温度をLSTM（Long short-term memory，長・短期記憶）を用いて予測する手法を開発し，予測精度の検証を行ったので結果を報告する．

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発表　LSTM（Long Short-Term Memory）を用いた冬期路面温度予測手法の開発

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