低平地排水機場の水位・流量予測にANNモデルを適用した事例

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タイトル別名
  • Water Level and Discharge Predictions at a Pumping Station in a Low-land Using the ANN Model

抄録

<p>低平地排水機場を取り巻く自然・インフラ環境が変化する中，災害に対する強固なレジリエンスを目指して，豪雨時の最適な排水管理を支援するために，排水機場遊水池の水位・流量予測を行うデータ駆動型の多層パーセプトロン（MLP）モデルを開発した。さらに，最新型の長短期記憶（LSTM）モデルも開発した。対象地域では両モデルの学習データが不十分なために，物理モデルなどを用いて，雨量，水位，流量の模擬観測データを生成した。機械学習後のLSTMモデルの水位と流量の2時間後の予測結果は，模擬観測データとの平均平方二乗誤差（RMSE）で評価され，最大変化量に対するRMSEは，それぞれ約5％と約11％であった。また，MLPモデルとの比較は，2時間後までの予測結果で10％以上の精度向上を示した。</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390292472557949056
  • DOI
    10.11408/jjsidre.87.6_461
  • ISSN
    18847196
    18822770
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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