9:00 AM - 9:15 AM

[22] A STUDY ON DETECTION OF FISHWAYS RUNNING-UP JUVENILE AYU USING UNDERWATER CAMERA IMAGES AND DEEP LEARNING

Shijun PAN¹, *Ryo FURUTANI¹, Keisuke YOSHIDA², Yasushi YAMASHITA³, Takashi KOJIMA⁴, Yoshiaki SHIRAGA⁵ (1. 岡山大学大学院環境生命科学研究科、2. 岡山大学学術研究院環境生命科学学域、3. 岡山県農林水産総合センター水産研究所、4. 株式会社東京建設コンサルタント環境防災研究所、5. 株式会社ウエスコ農村環境計画課)

9:15 AM - 9:30 AM

[23] THE APPLICATION OF DRONE-ASSISTED DEEP LEARNING TECHNOLOGY IN RIVERBANK GARBAGE DETECTION

Shijun PAN¹, Keisuke YOSHIDA², *Afia S. BONEY³, Satoshi NISHIYAMA⁴ (1. Graduate School of Environmental and Life Science, Okayama University、2. Graduate School of Environmental and Life Science, Okayama University、3. Graduate School of Environmental and Life Science, Okayama University、4. Graduate School of Environmental and Life Science, Okayama University)

9:30 AM - 9:45 AM

[24] EVALUATION OF A WATER-LEVEL PREDICTION MODEL THAT EMPLOYS SUPPORT VECTOR REGRESSION IN WATER & DRAINAGE MANAGEMENT

*Nobuaki KIMURA¹, Hiroki MINAKAWA², Yudai FUKUSHIGE², Daichi BABA³ (1. （国研）農研機構農村工学研究部門、2. （国研）農研機構農村工学研究部門、3. （株）アーク情報システム)

9:45 AM - 10:00 AM

[25] EFFECTS OF INPUT VARIABLE SELECTION IN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR WATER STAGE FORECASTING

*Sunmin KIM¹, Kento TAKAMI², Yasuto TACHIKAWA³ (1. Dept. of Civil and Earth Resources Eng., Kyoto University、2. Analytical & Measuring Instrument Division, Shimadzu Corporation、3. Dept. of Civil and Earth Resources Eng., Kyoto University)

10:00 AM - 10:15 AM

[26] PREDICTION OF DAM INFLOWS DURING SNOWMELT SEASON USING DEEP LEARNING

*Takashi YAMADA¹, Masami ABE², Hiroki TAKIGUCHI³, Takaharu KAKINUMA⁴ (1. 国立研究開発法人土木研究所寒地土木研究所、2. いであ株式会社、3. いであ株式会社、4. 国立研究開発法人土木研究所寒地土木研究所)

10:15 AM - 10:30 AM

[27] MODELLING AND EVALUATION OF ENCODER ATTACHED RNN FOR THE PREDICTION OF DAM INFLOW DURING SMALL AND MEDIUM-SIZED RAINFALL EVENTS

*Yasuhide SOTA¹, Daiwei CHENG², Takashi KOJIMA³, Akihide WATANABE², Satoshi WAKAMATSU⁴, Toshiyuki NISHIKORI⁵ (1. （株）東京建設コンサルタント環境防災研究所、2. 正会員（株）東京建設コンサルタント環境防災研究所、3. （株）東京建設コンサルタント環境防災研究所、4. （株）東京建設コンサルタント環境防災事業本部、5. （株）東京建設コンサルタント環境防災事業本部)

10:30 AM - 10:45 AM

[28] CONSTRUCTION OF A DAM INFLOW FORECASTING SYSTEM BY USING DEEP LEARNING AND HAVING APPLICATION FOR UNUSUAL AND INEXPERIENCED FLOOD

*Morihito KANIE¹, Hiroki TSUJIKURA², Eisuke TAKEDA³, Kaito SASAKI³, Atsushi HASEGAWA², Hirofumi KANEKO³, Teruhito TAKAGI⁴, Lala KAWABE⁴ (1. （株）建設技術研究所中部支社河川部、2. （株）建設技術研究所中部支社河川部、3. （株）建設技術研究所中部支社河川部、4. 国土交通省中部地方整備局木曽川水系ダム統合管理事務所丸山ダム管理支所)

10:45 AM - 11:00 AM

[29] DAM INFLOW PREDICTION USING DEEP NEURAL NETWORK AND COMPARISON WITH RUNOFF MODELS

*Shojun ARAI¹, Yosuke NAKAMURA¹, Shoichi KUROSAWA¹, Yasuyuki MARUYA², Keiji KOIDE³, Hiroshi KAWAGUCHI⁴ (1. 三井共同建設コンサルタント株式会社、2. 九州大学大学院工学研究院環境社会部門、3. 山梨県大門・塩川ダム管理事務所、4. 山梨県企業局発電総合制御所)

11:00 AM - 11:15 AM

[30] EVALUATION OF APPLICABILITY OF DATA AUGMENTATION METHOD FOR DAM INFLOW PREDICTION USING DEEP LEARNING

*Masayuki HITOKOTO¹, Takeru ARAKI², Kenta HAKOISHI³, Yuto ENDO² (1. 日本工営株式会社中央研究所、2. 日本工営株式会社中央研究所、3. 日本工営株式会社中央研究所)

General discussion (11:15 AM - 11:30 AM)

Session information

[S04] Machine Learning