ENGLISH 使い方
文献、特許、研究者などの科学技術情報サイト

共著の研究者

共同発明の研究者

この研究者の研究内容に近い研究者

この研究者の研究内容に近い文献

この研究者の研究内容に近い特許

この研究者の研究内容に近い研究課題

この研究者が著者と推定される文献

この研究者が発明者と推定される特許

研究者
J-GLOBAL ID:201601002809909154   更新日: 2025年03月29日

木村 延明

キムラ ノブアキ | Kimura Nobuaki
クリップ
所属機関・部署:
職名: 准教授
ホームページURL (1件): https://kaken.nii.ac.jp/d/r/40706842.ja.html
研究分野 (2件): 農業環境工学、農業情報工学 ,  水工学
競争的資金等の研究課題 (7件):
  • 2021 - 2024 実測水位と降水短時間予報に基づくリアルタイム低平地氾濫予測モデルの開発
  • 2021 - 2024 データが不十分な低平地排水管理における深層学習と物理モデルとの融合技術の開発
  • 2021 - 2023 深層ニューラルネットワークを実装した汎用的な水位予測手法の開発
  • 2021 - 2023 転移学習の導入によって、深層学習のデータ量・質に関する弱点を克服するための水位予測手法の開発
  • 2019 - 2020 AI技術を利用した閉鎖系水域環境における気候変動の影響評価指標の開発
全件表示
論文 (25件):
  • Kimura, N, Minakawa, H, Kimura, M, Fukushige, Y, Baba, D. Examining practical applications of a neural network model coupled with a physical model and transfer learning for predicting an unprecedented flood at a lowland drainage pumping station. Paddy and Water Environment. 2023. 21. 4. 509-521
  • Kimura, N, Ishida, K, Baba, D. Surface water temperature predictions at a mid-latitude reservoir under long-term climate change impacts using a deep neural network coupled with a transfer learning approach. Water. 2021. 13. 8. 1109-1109
  • Kimura, N, Yoshinaga, I, Sekijima, K, Azechi, I, Kiri, H, Baba, D. Recurrent neural network predictions for water levels at drainage pumping stations in an agricultural lowland. Japan Agricultural Research Quarterly: JARQ. 2021. 55. 1. 45-58
  • Kimura, N, Yoshinaga, I, Sekijima, K, Azechi, I, Baba, D. Convolutional neural network coupled with a transfer-learning approach for time-series flood predictions. Water. 2020. 12. 1. 96
  • Kimura, N, Kiri, H, Kanada, S, Kitagawa, I, Yoshinaga, I, Aiki, H. Flood simulations in mid-latitude agricultural land using regional current and future extreme weathers. Water. 2019. 11. 11. 2421
もっと見る
MISC (36件):
  • 木村 延明, 皆川 裕樹, 木村 匡臣, 朝稲 京. 観測値・AI・浸水情報を用いた水利施設の操作支援システム開発-Developing a Support System for the Operators in Irrigation Facilities Using Observation, AI and Inundation Information. 水土の知 : 農業土木学会誌, / 農業農村工学会 編. 2025. 93. 2. 87-91
  • 木村 延明, 皆川 裕樹, 木村 匡臣, 福重 雄大, 吉永 育生. 1次元非定常流計算を導入したPhysics-informed neural networks(PINN)の開水路流れへの適用. 土木学会論文集 特集号(水工学). 2025. 81. 16. n/a-n/a
  • 木村 延明, 桐 博英. 低平地における排水機場遊水池のAI水位予測手法の開発と発展. 水土の知 : 農業土木学会誌(小特集 農業農村工学分野におけるAIの活用). 2025. 93. 1. 19-22
  • 木村 延明, 吉瀬 弘人, 吉永 育生, 馬場 大地. 複数の周期性を有する長期観測データに適用した TimesNet の水位予測精度の検証. AI・データサイエンス論文集. 2024. 5. 3. 600-607
  • 木村延明, 皆川裕樹, 福重雄大, 吉永育生, 馬場大地. TimesNetを用いた洪水予測精度の向上の検討. 河川技術論文集. 2024. 30. 611-616
もっと見る
学歴 (3件):
  • 2002 - 2007 ウイスコンシン大学マディソン校 工学部 土木環境工学(博士課程)
  • 1993 - 1995 宮崎大学大学院 工学研究院 応用物理学専攻(修士課程)
  • 1989 - 1993 宮崎大学 工学部 応用物理学科
学位 (1件):
  • PhD (University of Wisconsin-Madison, USA)
経歴 (9件):
  • 2024/09 - 現在 西九州大学 デジタル社会共創学環 准教授
  • 2017/10 - 2024/08 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構「農研機構」 農村工学研究部門 研究職員(任期付き研究員:2017.10~2020.3,上級研究員:2020.4~2024.8)
  • 2013/04 - 2017/09 九州大学 工学(系)研究科(研究院) 学術研究員(任期付き)
  • 2011/09 - 2013/02 国立減災科学技術センター(台湾) ポスドク
  • 2010/09 - 2011/07 国立台湾大学(台湾) 生物環境系統工学科 ポスドク
全件表示
所属学会 (2件):
農業農村工学会 ,  土木学会
※ J-GLOBALの研究者情報は、researchmapの登録情報に基づき表示しています。 登録・更新については、こちらをご覧ください。

前のページに戻る