水工学論文集第64巻
異常洪水時のダム貯水位予測に用いる機械学習手法の比較
2019 年 75 巻 2 号 p. I_85-I_90
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2019 年 75 巻 2 号 p. I_85-I_90
本論文は，ダムの流入量，貯水位予測に最適な機械学習手法について複数の機械学習手法による予測結果を比較し検証した．予測対象地点を石狩川支川空知川上流の金山ダム，十勝川支川札内川上流の札内川ダムとし，2016年8月の豪雨災害を事例としてダム流域内の水文情報を用いて予測を試みた．比較したのはランダムフォレスト，全結合型ニューラルネットワーク(FCNN)，時系列情報処理構造を持つ再帰型ニューラルネットワーク，回帰分析手法のElastic Netである．比較の結果，FCNNとElastic Netは同程度の精度でNSが0.7以上の精度の良い結果が得られた．また，Elastic Netでは精度が十分でない予測雨量を除いた場合においてもNSが0.7以上の高い精度での予測結果が得られ，より有効であることが示された．
