書誌事項
- タイトル別名
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- CREATION AND VERIFICATION OF A PRETRAINED MODEL FOR RIVER FLOOD PREDICTIONS
抄録
<p> 本研究は，水文環境等が類似すると考えられる九州の河川洪水を対象に，Artificial neural network(ANN)で構築された2つの事前学習モデルを用いて，洪水イベント数が少ない観測地点で未経験洪水の予測を行い，水位予測精度の向上を試みた．ダム下流域で収集された観測データで構築された洪水予測用の事前学習モデルを利用することで，リードタイム(LT)が短く，予測地点の再学習用のイベント数(Nb)が少ない場合に，従来型ANNの予測精度を最大10%改善した．また，上流域にダムがない河川で観測されたデータも加えて，学習データを水増した拡張版事前学習モデルを用いたANNの予測結果は，洪水予測版事前学習モデルと比較して，限定的な条件(LTが長く, Nbが多い場合)で，平均約6%の精度改善を示した．</p>
収録刊行物
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- 土木学会論文集
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土木学会論文集 80 (16), n/a-, 2024
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
- 1390580793828423296
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- ISSN
- 24366021
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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
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可