単流域型タンク・モデルとニューラルネットワークの比較

DOI
  • 宮﨑 利行
    八千代エンジニヤリング株式会社 技術創発研究所
  • 石井 明
    八千代エンジニヤリング株式会社 技術創発研究所
  • 宮本 崇
    山梨大学 工学部土木環境工学科
  • 天方 匡純
    八千代エンジニヤリング株式会社 技術創発研究所

書誌事項

タイトル別名
  • A COMPARISON OF SINGLE-BASIN TANK MODEL AND NEURAL NETWORK

説明

<p>従来，ダム流入量の予測手法としてタンク・モデルなどの物理モデルが使われてきた．物理モデルは実際の現象を近似する関数と考えることができるので，ニューラルネットワークで代替すれば物理モデルと同等以上の性能で予測ができるはずである．そこで本研究ではタンク・モデルとニューラルネットワークとで入力データなどの条件をできるだけ揃えた上でダム流入量予測の比較を行った．本研究のタンク・モデルは直近の観測量を用いた改良を施すことにより大規模出水時の流入量を比較的精度よく予測できた．一方，条件を揃えて訓練したニューラルネットワークはタンク・モデルと同等かそれ以上の予測精度を示した．この結果はニューラルネットワークの予測性能の下限が物理モデルで与えられることを示唆している．</p>

収録刊行物

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390008613605458688
  • NII論文ID
    130008118236
  • DOI
    10.11532/jsceiii.2.j2_172
  • ISSN
    24359262
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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