水工学論文集第66巻
RRIモデルとディープニューラルネットワークによる河川水位予測
2021 年 77 巻 2 号 p. I_313-I_318
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2021 年 77 巻 2 号 p. I_313-I_318
本研究では中小河川を対象に安価・簡便な河川水位予測を実現することを目的とし，RRIモデルとディープニューラルネットワーク（DNN）を結合したハイブリッドモデルによって水位予測を実施した．DNNは階層型ニューラルネットワークを適用し，中間層を3層に多層化し，各20ニューロンで構成される．その学習方法は，過去洪水を教師あり学習とするバッチ学習と，最新情報を学習データとして逐次更新していくオンライン機械学習を実施した．バッチ学習によるDNNではH-Q式より再現性が高かったが，低水部の再現性に課題が残った．オンライン機械学習では，過去洪水における氾濫注意水位以上の情報を学習することで，低水部からの水位上昇やピーク水位を高精度かつ安定的に予測できることが確認された．
