和文論文
深層ニューラルネットワークと分布型モデルを組み合わせたハイブリッド河川水位予測手法
2017 年 73 巻 1 号 p. 22-33
詳細
2017 年 73 巻 1 号 p. 22-33
深層ニューラルネットワークと流出モデルを組み合わせたハイブリッド洪水予測手法を開発した．ハイブリッドモデルの構造は階層型の深層学習（ディープラーニング）を適用したニューラルネットワークを基本とし，入力層に分布型流出解析モデルの計算結果を加えることで両モデルを融合させた．具体的には，入力層は上流の水位，水位変化および流域の水分貯留量の推定値とし，出力層は予測地点の水位変化とした．学習時の入出力データには実測データを用い，予測時には実測水位・雨量データと分布型モデルの予測流量とを組み合わせた入力層データを用いた．
ハイブリッド手法の結果は，元のニューラルネットワークおよび分布型モデルを上回る精度となり，特にニューラルネットワークで誤差の大きかった期間最大洪水で精度向上が見られた．
