2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)

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[3Yin2] インタラクティブセッション1

2022年6月16日(木) 11:30 〜 13:10 Y会場 (Event Hall)

[3Yin2-16] 1次元畳み込みネットワークによるダム流入量予測の精度評価

〇緒方 陸1、岡野 将大1、泉谷 隆志1、山本 茂友1、安野 貴人1 (1.八千代エンジニヤリング株式会社)

キーワード:治水、ダム流入量予測、1次元畳み込みネットワーク

2006年以降,集中豪雨や異常な洪水の発生に備え,降水短時間予報などの雨量予報が提供されている。ダム管理者にとって,不確実な洪水に備えるため,ダム流入量予測の精度向上が重要な課題となっている。本研究では,6時間先までのダム流入量予測を行うため,ダム諸量と降水短時間予報を用いて,1次元の畳み込みネットワークの予測モデルを提案する。また,損失関数と活性化関数に着目して,精度向上を試みる。ベースラインとなるMLPやRNN,LSTMモデルとの精度比較を行った結果,1次元の畳み込みネットワークの予測精度は,ベースラインと同等またはそれ以上に高いことが確認された。最後に,本手法の精度向上に関する有用性と今後の汎用化の課題に言及する。

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