再帰型モデルとの比較によるANNを用いた河川出水予測の妥当性の検証

抄録

河川工事の安全管理では，出水前に重機や資機材を退避させるため12～24時間先の出水把握が重要となる．著者らは，降雨分布と直前水位を入力とするANNを用いた予測手法の検討を進めている．本稿ではANNの妥当性を検証するため，一般に予測精度がANNよりも高いと考えられている再帰型モデル（RNN，GRU，LSTM）との精度比較を行った．集水面積の異なる8地点を対象に，2010～2023年の出水イベントにおける12，24時間先の出水予測精度を検証した．その結果，ANNと比較して再起型モデルの予測精度が常に優位になる結果は得られなかった．これはANNが直前水位を重視するのに対し，再帰型モデルは自己推定力により直前水位への寄与度が低く，実測水位と乖離が生じやすいためと推察された．計算コストやモデルのハイパーパラメータの調整などを考慮すると，現場運用においてANNは有効な手法であることが示された．