文献

J-GLOBAL ID：202302265023474936   整理番号：23A2166802

深層学習を用いたため池水位予測モデルにおける入出力項目が与える影響

著者 (6件)： 楠堂紡 (近畿大) ,  阿波野景 (近畿大) ,  岡山貴史 (近畿大) ,  山本純之 (近畿大) ,  木村匡臣 (近畿大) ,  松野裕 (近畿大)
資料名： 農業農村工学会誌  (Water, Land and Environmental Engineering)
巻： 91  号： 8  ページ： 576  発行年： 2023年08月01日 
JST資料番号： F0454A  ISSN： 1882-2770  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： 機械学習 ,  *溜池 ,  *水位変動 ,  *予測モデル ,  入出力特性 ,  ニューラルネットワーク ,  測定データ ,  予測誤差 ,  流入量
準シソーラス用語： 深層学習 ,  LSTM

分類 (1件)： 貯水池,調整池  (RC16030Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  ため池 ,  水位 ,  予測モデル ,  入出力