機械学習

[II-211] ニューラルネットワークを用いた融雪期における河川水位の予測

〇大野 剛¹、伊藤 一教¹ (1.大成建設株式会社)

キーワード：河川工事、出水警報システム、ニューラルネットワーク、河川水位予測、AMeDAs

著者らは複数の予測モデルを用いて工事地点の水位を数時間～十数時間前に予測し，危険時には関係者に警報を配信する出水警報システムを開発し複数の河川工事に適用している．本システムは河川工事の安全管理に寄与しているが，予測モデルのチューニングに手間と時間を要するという課題がある．そこでパラメータのチューニングが不要な機械学習を用いて河川の水位を予測する．北海道の石狩川を事例に予測地点の周辺にあるAMeDAs観測所の観測値（雨量，気圧，風速，風向など）を入力値として水位を求め，実測値を比較して計算精度を確認する．また予測精度に影響を及ぼす観測値の種類についても検討する．