Japan Society of Civil Engineers 2020 Annual Meeting

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[共通セッション] 土木分野におけるAIの活用

土木分野におけるAIの活用(4)

Chair:Kei Kawamura

[CS15-31] Study of rainfall prediction using deep learning model LSTM

〇Ryo Kaneko1, Makoto Nakayoshi2 (1.Tokyo University of Science Graduate School of Science and Technology Department of Civil Engineering, 2.Tokyo University of Science Department of Civil Engineering)

Keywords:machine learning, deep learning, rainfall prediction, 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.

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