道路冠水深の予測への重回帰分析とニューラルネットワークの適用
キーワード:
road flooding,
water level forecast,
rainfall radar,
multiple regression analysis,
neural network
2022 年 3 巻 J2 号 p. 661-667
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2022 年 3 巻 J2 号 p. 661-667
道路路面の冠水の予測が可能となれば，道路利用者は合理的な経路の選択に，道路管理者は効率的な道路の管理に役立てることができる．本稿では，さいたま市に設置された道路の水位計と国土交通省のレーダ雨量計から得た観測データを説明変数とし，道路の将来の水位を目的変数として，重回帰分析とニューラルネットワークによってそれぞれ予測モデルを作成した．これらを用いて3年間の観測データに対して予測の評価を行った．また，低水位のデータで構築した予測モデルを，台風19号を含む2019年10月のデータに適用し，未知の高水位に対する有効性を評価した．
