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J-GLOBAL ID：202202253752431054   整理番号：22A0140532

Encoder-Decoder LSTMによるため池水位予測モデルの構築

Development of Water Level Prediction Model in Reservoirs by Encoder-Decoder LSTM

著者 (6件)： 楠堂紡 (近畿大 農) ,  林大輔 (近畿大 農) ,  松浦大輝 (近畿大 農) ,  山本純之 (近畿大 農) ,  木村匡臣 (近畿大 農) ,  松野裕 (近畿大 農)
資料名： 農業農村工学会応用水理研究部会講演集(Web)  (応用水理研究部会講演集(Web))
巻： 2020  ページ： 17-18 (WEB ONLY)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U2663A  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： ・農業用ため池の老朽化や管理の粗放化による豪雨や地震時の崩壊の危険性が懸念され,その対策として,豪雨による流入量の増加を見越した事前放流が有効。
・その適切な実施のためには,予測される降雨下のため池の水位変化を正確に予測することが重要。
・近年の研究では,深層学習を活用した事例が多く,中でも長短期記憶(LSTM)を用いた再帰型ニューラルネットワークは,流量の時系列データの予測に有効と報告。
・ため池からの放流量に関するデータセットの整備・入力を行えば,さらに高い精度の予測も可能で,ED-LSTMを活用し,放流量調節による防災やため池の管理に有効。

シソーラス用語： *溜池 ,  老朽化 ,  *豪雨 ,  *流入量 ,  予測 ,  洪水予報 ,  機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  流量 ,  放流
準シソーラス用語： LSTM ,  降雨予測 ,  事前放流 ,  深層学習 ,  農業用溜池 ,  放流量

分類 (2件)： ダム付帯設備,水路工作物  (RC16020O) ,  流出過程およびそれに及ぼす影響  (DC07020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： LSTM ,  ため池 ,  水位 ,  予測モデル ,  構築