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J-GLOBAL ID：202202223254310052   整理番号：22A1148302

機械学習を用いた状態及び予測時間別流入量予測モデルの検討

Examine of Inflow Prediction Model each State and Prediction Time by Machine Learning

著者 (3件)： 佐藤江里子 (日立) ,  山口悟史 (日立) ,  楠田尚史 (日立パワーソリューションズ)
資料名： 電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM)  (Annual Meeting Record, I.E.E. Japan (CD-ROM))
巻： 2022  ページ： ROMBUNNO.3-083  発行年： 2022年03月01日 
JST資料番号： S0653B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・流入量の状態および予測時間別の使用すべき適切なモデルの判別と予測が可能なハイブリッド型流入量予測モデルを開発検討。
・流入量予測モデルの全体構成と状態判別器および流入量予測モデルにおける説明変数や特徴量等について説明。
・予測対象および使用データ,各モデルの説明変数と目的変数等の設定および結果を解説。
・流入量の状態および予測時間に応じた適切なモデルの使い分けが可能な流入量予測モデルが構築できることを確認し,今後の課題としての平水から洪水を通した場合の予測の全体精度を検証。

シソーラス用語： *流入量 ,  *流出解析 ,  *洪水 ,  *予測モデル ,  水害 ,  気候変動 ,  災害対策 ,  検証 ,  精度 ,  機械学習 ,  クラスタ分析 ,  変数 ,  予測技法 ,  パラメータ ,  データ解析
準シソーラス用語： 洪水解析 ,  予測精度 ,  目的変数 ,  説明変数

分類 (2件)： 流出解析  (DC07030N) ,  洪水対策  (RC12040I)

引用文献 (2件)：

• 山口悟史, 楠田尚史:水文・水資源学会研究発表会要旨集 32巻, p. 32-,2019
• 一言正之,櫻庭雅明,清雄一:土木学会論文集 B1 (水工学),p.187-192,2015)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  予測時間 ,  流入量 ,  予測モデル