機械学習

[II-213] Elastic Netを用いた洪水時における短時間ダム貯水位予測手法の提案

〇山洞 智弘¹、中津川 誠¹、小林 洋介¹、坂本 莉子² (1.室蘭工業大学、2.国土交通省北海道開発局)

キーワード：ダム貯水位予測、積算流入量、異常洪水時防災操作、機械学習、Elastic Net、差分法

本研究は、ダムの運用決定に用いるダム貯水位の予測を目的としている。近年、全国的にダムの異常洪水時防災操作を余儀なくされる大雨事例が相次いでおり、精度の良いダム貯水位予測が望まれている。この研究では、スパースモデリング手法の1つであるElastic Netを用いて、6時間後および12時間後のダム貯水位予測を試みた。結果として、2016年北海道豪雨災害事例における金山ダムと札内川ダムのダム貯水位を正確に予測することが出来た。この結果は、実際のダム管理に役立てることが期待される。