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J-GLOBAL ID：202202292052641084   整理番号：22A0938568

深層学習を用いた6時間先の河川水位予測実現に向けた基礎的検討

著者 (4件)： 福丸大智 (山口大 大学院創成科学研究科) ,  赤松良久 (山口大 大学院創成科学研究科) ,  新谷哲也 (東京都大) ,  藤井晴香 (山口大 大学院創成科学研究科)
資料名： 自然災害研究協議会中国地区部会研究論文集(Web)  (Chugoku Regional Division Research of Natural Disaster Research Council (Web))
号： 8  ページ： 17-20 (WEB ONLY)  発行年： 2022年03月 
JST資料番号： U1341A  ISSN： 2189-2369  資料種別： 会議録 (C)
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： ・深層学習を用いて観測水位・雨量および将来時刻の雨量を入力データとした水位予測モデルを開発。
・山口県を流れる厚東川流域を対象に流域内多地点における6時間先の河川水位予測実現に向けた基礎的検討を実施。
・水位予測モデルは入力層,中間層および出力層で構成され,中間層には時系列データの学習・推論にたけておりかつ長期の時系列情報の保持が可能なLSTMを使用。
・将来時刻における降雨情報を入力層に与えることで流域内多地点における6時間先の河川水位予測を高精度にできる可能性を提示。

シソーラス用語： *機械学習 ,  降雨量 ,  *水位 ,  *予測モデル ,  山口県 ,  ニューラルネットワーク ,  気象情報
準シソーラス用語： LSTM ,  雨量 ,  降雨情報 ,  *深層学習

分類 (1件)： 洪水対策  (RC12040I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  河川水位 ,  予測 ,  基礎的検討