土木分野におけるAIの活用(4)

[CS15-31] 深層学習モデルLSTMを用いた降水予測モデルの検討

〇金子 凌¹、仲吉 信人² (1.東京理科大学理工学研究科土木工学専攻、2.東京理科大学理工学部土木工学科)

キーワード：機械学習、深層学習、降水予測、AMeDAS

定量的な降水予測は、利水・治水の両面から重要である．そこで，本研究では，深層学習モデルの一つであるLSTMを用い，九州地方のAMeDAS観測点114点のデータを学習させ，各観測点の1時間後の降水量の予測を行った．
本モデルは数値気象予測モデルの一つであるMSM（Meso Scale Model）よりも精度良く降水予測が可能であった．本モデルは，主に降水の移流を学習し，北側、西側、南側での降水シグナルを検知し，内陸から東側での降水を比較的精度良く予測することができた．