ニューラルネットワークおよび深層学習による都市流出モデルのエミュレーション性能評価

抄録

　近年，都市型水害が頻発しており，都市流出予測の精度向上が喫緊の課題である．都市の流出機構は複雑であり，簡易に精度が良い流出モデルを構築することは困難である．機械学習モデルは入力データと出力データがあれば，モデルのパラメータを自動的に調整してくれることから，簡易にモデルの構築が可能である．そこで本論文では，機械学習モデルによって都市流出モデルをどの程度エミュレーションできるか評価することを目的とし，仮想降雨およびそれを入力として得られる仮想流出量（著者らがすでに公開し真値が既知である）を対象に，従来のニューラルネットワークモデルおよび深層学習モデルを構築し，学習洪水および検証洪水における再現性を比較検証した．また，ハイパーパラメータを変更した場合のエミュレーション性能についても評価した．