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J-GLOBAL ID：201702229472609493   整理番号：17A0568514

深層学習を用いた河川水位予測手法の開発

著者 (3件)： 一言正之 (日本工営株式会社 中央研究所) ,  櫻庭雅明 (日本工営株式会社 中央研究所) ,  清雄一 (電気通信大学大学院情報システム学研究科)
資料名： 土木学会論文集 B1(水工学)(Web)  (Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B1 (Hydraulic Engineering) (Web))
巻： 72  号： 4  ページ： I_187-I_192(J-STAGE)  発行年： 2016年 
JST資料番号： U0103B  ISSN： 2185-467X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 降雨や水位等の水文観測データに基づいたニューラルネットワーク(ANN)による洪水予測の適用性が認められており,最近,ANNの新しい手法として深層学習による手法が提案されている。本研究では,深層学習を用いた河川水位予測手法の開発を行い,実河川の大淀川水系樋渡川流域における適用性の確認を行った。ここでは,自己符号化器を積み重ねた階層型のネットワークを用いた。その結果,提案手法は他の手法と比較して高い精度が示された。次の順に述べた。深層学習を用いた河川水位予測手法,実河川への深層学習による水位予測の適用,予測計算の実施,他の水位予測手法との精度比較および考察。

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *洪水予報 ,  水位 ,  *機械学習 ,  適応性 ,  宮崎県
準シソーラス用語： 河川水位 ,  階層型ニューラルネットワーク ,  *深層学習 ,  *水位予測

著者キーワード (4件)： River stage ,  real-time prediction ,  deep learning ,  artificial neural network

分類 (2件)： 流出解析  (DC07030N) ,  河川調査・計画  (RC12020M)

引用文献 (14件)：

• 1) 立川康人,永谷言,寶馨:飽和・不飽和流れの機構を導入した流量流積関係式の開発,水工学論文集,第48巻,pp. 7-12,2004.
• 2) 鈴木俊明,寺川陽,松浦達郎:実時間洪水予測のための分布型モデルの開発,土木技術資料,Vol. 38-10,pp. 26-31,1996.
• 3) ASCE Task Committee on Application of Artificial Neural Networks in Hydrology : Artificial neural networks in hydrology. II: Hydrologic Applications, Journal of Hydrologic Engineering, Vol. 5, No. 2, 2000.
• 4) Dawson, C. W. and Wilby, R. L. : Hydrological modeling using artificial neural networks, Progress in Physical Geography, Vol. 25, No. 1, 2001.
• 5) Maier, H. R. and Dandy, G. C. : Neural networks for the prediction and forecasting of water resources variables: a review of modelling issues and applications, Environmental Modelling & Software, Vol. 15, 2000.

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  河川水位 ,  予測手法 ,  開発