[IV-161] Development of Drought Prediction AI for Yoshino River Basin Learning from Water Level of Rivers and Dams
Keywords:DeepLearning, Drought , Recurrent Neural Network, Yoshino River, TensorFlow
慢性的な水不足に悩まされる地域における取水制限を吉野川流域の3水位観測地点の水位と5つのダムの貯水水位を学習データとして入力し、深層学習にて30日後の取水制限の有無を予測する。
結果は適合率 (precision)約80%、再現率 (recall)約50%の精度となっている。
結果は適合率 (precision)約80%、再現率 (recall)約50%の精度となっている。
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