タイ国における事前学習済みのTransformerモデルを用いたダム流入量予測

抄録

　ダムの事前放流を行うことで，洪水の被害を抑えることができる．しかしタイ国では雨季と乾季がはっきりと分かれているため，ダムは乾季に備え十分な水を蓄えておく必要があり，事前放流のリスクは高い．そのためダムの事前放流の判断材料として，ダムの月流入量を精度よく予測することが重要となる．本研究では機械学習の中でも注目を集めている，Transformerモデルを用いた．機械学習の精度を上げるためには大量のデータが必要となるが，月流入量データには限りがある．シリキットダムにおけるデータを用いて事前学習を行い，3つの手法を用いてプミポン，スリナカリンダムの月流入量予測を行った．トレーニング期間が29年の場合では改善が見られなかったが，5年とデータ数が少ない場合において，ナッシュ係数を0.17から0.75まで改善させることに成功した．