深層学習を用いた流出解析の技術動向およびモデル構築手順のレビュー

抄録

深層学習を用いた流出解析（河川水位予測，ダム流入予測など）について，2016年以降の主な国内論文，および2018年以降の主な国際論文を収集した．得られた論文326編から，技術動向やモデル構築の手順や留意点，今後の課題などについて調査・整理した．国内では基本的な構造のモデルが使われる事例が多い一方で，国際誌では，複数モデルのハイブリッドや，データ分解アルゴリズムおよび複数のネットワーク構造を組み合わせたモデルなど，より複雑なモデルの適用例が多くなっている．今後の方向性として，より説明性の高いモデルの開発，不確実性の表現，物理的なモデルを含めた複数モデルのハイブリッドあるいはアンサンブル，多様なデータソースの活用などが検討されている．