[CS10-11] 再帰型ニューラルネットワークによる河川水位予測
キーワード：AI、深層学習、リカレントニューラルネットワーク、水位予測
3地点の雨量観測所のデータからその下流の河川水位をRNNにより予測するモデルを学習した結果，出水時に10日先までの水位変動を良好に再現し，河川水位予測の適用性を確認した．RNNの通常セルの精度についてはLSTMに比べ多少劣る程度であった．モデルでは過去72時間の影響を考慮しているが，72ステップ程度の期間の依存性であれば通常のRNNでも十分に予測可能であることが示された．ハイパーパラメータは予測結果に影響を与えており，これらの最適化の重要性を確認した．
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