気象情報と人工知能手法を利用した長期流量予測に関する研究

抄録

　本研究ではAI手法を用いて長期流況の予測を行った。また予測誤差を考慮することにより，より高い精度での長期流況予測手法を確立することを図った。
　具体的には、遺伝的プログラミング(GP)を用いて構造推定したニューラルネットワーク(ANN)をGPNNとして長期流況予測を行い，その結果をANN，GPによる予測結果と比較した。またローカルリニアモデル(LLM)を用いた誤差推定によってGPNNをより良いモデルにすることを目指した。結果としては、誤差推定においては良い結果を得ることはできなかったが、流入量予測においてはGPNNの精度が最も良いという成果が得られ，GPモデルによる構造推定の効果が現れた。