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
書誌事項
- タイトル別名
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- Water Level and Discharge Predictions at a Pumping Station in a Low-land Using the ANN Model
説明
<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>
収録刊行物
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- 農業農村工学会誌
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農業農村工学会誌 87 (6), 461-464,a1, 2019
公益社団法人 農業農村工学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390292472557949056
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- ISSN
- 18847196
- 18822770
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可