主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 第34回全国大会(2020)
回次: 34
開催地: Online
開催日: 2020/06/09 - 2020/06/12
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.