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  1. 研究報告
  2. マルチメディア通信と分散処理(DPS)
  3. 2024
  4. 2024-DPS-199

レーダ雨量および流水距離を用いた転移学習による増水時の河川水位予測の試み

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233907
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233907
9deef7b6-1979-4f13-827a-dbabd8627225
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DPS24199040.pdf IPSJ-DPS24199040.pdf (11.3 MB)
 2026年5月8日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, DPS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-05-08
タイトル
タイトル レーダ雨量および流水距離を用いた転移学習による増水時の河川水位予測の試み
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 [MBL]センシングとIoT
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
和歌山大学大学院システム工学研究科
著者所属
和歌山大学システム工学部
著者所属
和歌山大学システム工学部
著者所属
和歌山大学システム工学部
著者所属(英)
en
Wakayama University
著者所属(英)
en
Wakayama University
著者所属(英)
en
Wakayama University
著者所属(英)
en
Wakayama University
著者名 上田, 風斗

× 上田, 風斗

上田, 風斗

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田内, 裕人

× 田内, 裕人

田内, 裕人

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江種, 伸之

× 江種, 伸之

江種, 伸之

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吉廣, 卓哉

× 吉廣, 卓哉

吉廣, 卓哉

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 洪水時の正確な河川水位予測は,住民の適切な避難判断に役立てるために重要であり,盛んに研究が行われている.従来の深層学習を用いた河川水位予測手法では,上流の水位と雨量観測所から下流の水位観測所の水位を予測している.しかし,日本の多くの中小河川では,複数の観測所がある場合は少なく,正確な水位予測を行うことが難しい.そこで本研究では,上流観測所の水位と雨量を用いずに,予測地点の水位観測値と気象庁が観測するレーダ雨量を用いて水位予測を行う.河川水位予測モデルとしては,深層学習モデルである CNN と LSTM を組み合わせた予測モデルを構築し,新たに定義する流水距離データを用いた転移学習手法を提案する.評価の結果,水位観測所が一つしかなく,過去の増水時のデータ数が少ない場合でも,提案手法により,一定精度の水位予測が可能であることを示した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10116224
書誌情報 研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS)

巻 2024-DPS-199, 号 40, p. 1-8, 発行日 2024-05-08
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8906
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:56:29.584291
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