書誌事項
- タイトル別名
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- DEPENDENCY ON NETWORK STRUCTURE AND INFORMATION DENSITY OF DEEP LEARNING BASED RIVER STAGE PREDICTION
説明
<p> 近年深層学習モデルを洪水予測に適用した事例が報告されている．本研究では，平成27年9月関東・東北豪雨における鬼怒川の水位を予測する実験によって，この深層学習モデルが学習期間を超える規模の洪水イベントの予測にも適用可能であることを示した上で，モデル構造の決定方法と入力データの選択方法について議論を行う．モデル構造の決定には期間全体の誤差のみならず洪水イベントの最高水位を考慮する必要があること，予測精度の向上に寄与する水位，雨量観測所の数は予測対象流域，観測所によって異なることを示す．</p>
収録刊行物
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- 土木学会論文集Ｂ１（水工学）
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土木学会論文集Ｂ１（水工学） 74 (5), I_169-I_174, 2018
公益社団法人 土木学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390565134802723712
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- NII論文ID
- 130007757832
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- ISSN
- 2185467X
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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
- Crossref
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可
