人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第34回 (2020)
セッションID: 1M3-GS-13-05
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LSTMを活用した解析雨量とダム流入量の関係に関する研究
*天方 匡純藤井 純一郎吉田 龍人安野 貴人大久保 順一
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抄録

近年多発する豪雨災害を軽減するため,既設ダムの有効利用が議論されている.ダムの有効利用手段の一つとして,ダム管理者の経験に頼らない定量的なPDCAによる運用最適化が考えられる.そこで,レーダー雨量を用いてダム流入量予測の精度向上を試みる.レーダー雨量には,大きくリアルタイム雨量と予測雨量が存在するが,予測雨量は気象庁の不断の努力にて予測精度が年々更新され,データ特性が断続的に変わるため一つのデータベースとして利用しにくい.このため,本稿では,リアルタイムレーダー雨量の代表格であるレーダー・アメダス解析雨量を用いて,ダム流入量予測の精度向上の可能性を検討する.ダム流入量予測の原理としては,レーダー・アメダス解析雨量とダム流入量の非線形の関係をLSTMによって捉え,雨量とダム流入量のタイムラグを活用してレーダ・アメダス解析雨量から数時間先のダム流入量を予測する.本稿では,主にLSTMへの入力条件となるレーダー・アメダス解析雨量の範囲・データ代表性・累積性等がダム流入量予測に与える影響を論じる.

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© 2020 一般社団法人 人工知能学会
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