[1M3-GS-13] AI応用: 社会データと予測

[1M3-GS-13-05] LSTMを活用した解析雨量とダム流入量の関係に関する研究

〇天方 匡純¹、藤井 純一郎¹、吉田 龍人¹、安野 貴人¹、大久保 順一¹ (1. 八千代エンジニヤリング株式会社　技術創発研究所)

キーワード：LSTM、時系列データ、ダム流入量予測、レーダ・アメダス解析雨量、多重共線性

近年多発する豪雨災害を軽減するため，既設ダムの有効利用が議論されている．ダムの有効利用手段の一つとして，ダム管理者の経験に頼らない定量的なPDCAによる運用最適化が考えられる．そこで，レーダー雨量を用いてダム流入量予測の精度向上を試みる．レーダー雨量には，大きくリアルタイム雨量と予測雨量が存在するが，予測雨量は気象庁の不断の努力にて予測精度が年々更新され，データ特性が断続的に変わるため一つのデータベースとして利用しにくい．このため，本稿では，リアルタイムレーダー雨量の代表格であるレーダー・アメダス解析雨量を用いて，ダム流入量予測の精度向上の可能性を検討する．ダム流入量予測の原理としては，レーダー・アメダス解析雨量とダム流入量の非線形の関係をLSTMによって捉え，雨量とダム流入量のタイムラグを活用してレーダ・アメダス解析雨量から数時間先のダム流入量を予測する．本稿では，主にLSTMへの入力条件となるレーダー・アメダス解析雨量の範囲・データ代表性・累積性等がダム流入量予測に与える影響を論じる．