AIの信頼度評価に基づくダム流入量予測システムの構築

抄録

AIを用いたダム流入量予測では，未経験の降雨イベントに対して予測精度が著しく低下することが課題となっている．そこで本研究では，過去の大規模洪水数が限られているAダムを対象にRNNによるダム流入量予測モデルおよびRNNオートエンコーダによるAIの信頼度指標を導入し，AIと同じ教師データで構築された概念的物理モデル(貯留関数法)に対するAIの予測信頼度を評価した．未学習の既往最大洪水に対して，検証用データにより構築されたAIの信頼度が閾値を下回ると，AIモデルの予測精度が概念的物理モデルのそれより低くなることが示された．これにより未経験洪水が起きる前に概念的物理モデルに予測を切り替えることで,AIによる単独モデルよりも予測精度が向上する可能性が示された．