砂防施設効果を考慮した重信川のニューラルネットワーク年間河床変動予測

DOI Web Site Web Site 参考文献39件
  • 長通 伸幸
    社団法人 土木学会 防衛大学校研究科 建設環境工学科
  • 深和 岳人
    社団法人 土木学会 防衛大学校 建設環境工学科
  • 香月 智
    社団法人 土木学会 防衛大学校 建設環境工学科
  • 松村 和樹
    社団法人 土木学会 (財)砂防・地すべり技術センダー 砂防技術研究所
  • 小山内 信智
    社団法人 土木学会 国土交通省 四国山地砂防工事事務所

書誌事項

タイトル別名
  • NEURAL NETWORK PREDICTION FOR ANNUAL RIVERBED EVOLUTION OF SHIGENOBU RIVER CONSIDERING CHECK DAM EFFECT
  • サボウ シセツ コウカ オ コウリョ シタ シゲノブガワ ノ ニューラル ネットワーク ネンカン カショウ ヘンドウ ヨソク

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抄録

本研究は, 重信川の砂防区域直下流で観測された年間河床変動データを用いて, ニューラルネットワークによる予測モデルを構築し, 予測モデルの適用性について検討したものである. この際, 上流部の砂防ダム建設の影響があることを考慮したモデル構築を行った. さらに, 降雨データや砂防ダム建設による効果のタイムラグを考慮することについても提案した. ニューラルネットワークモデルの特徴を分析するために, 重回帰モデルによる予測についても同様に検討し, 観測データの統計モデルとしての特性を検討した. 提案するニューラルネットワークの年間河床変動量予測モデルは, 内挿の非線形フィッティングを行うため, 重回帰モデルと比較して良い推定を示し, 数年間の長期予測にも使用できることを示した.

収録刊行物

  • 土木学会論文集

    土木学会論文集 2002 (707), 83-100, 2002-06-20

    公益社団法人 土木学会

参考文献 (39)*注記

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