第67回水工学講演会
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Session Details

Oral presentationOral_Session_ cross-disciplinary approaches

[S04]Machine Learning

Thu. Nov 24, 2022 9:00 AM - 11:30 AM JST
Thu. Nov 24, 2022 12:00 AM - 2:30 AM UTC
Room1 Cameria Hall
Chair:SHINJIROU KANAE Chair2:DAISUKE TOKUDA
9:00 AM - 9:15 AM JST(12:00 AM - 12:15 AM UTC)

[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 JST(12:15 AM - 12:30 AM UTC)

[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 JST(12:30 AM - 12:45 AM UTC)

[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 JST(12:45 AM - 1:00 AM UTC)

[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 JST(1:00 AM - 1:15 AM UTC)

[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 JST(1:15 AM - 1:30 AM UTC)

[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 JST(1:30 AM - 1:45 AM UTC)

[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 JST(1:45 AM - 2:00 AM UTC)

[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 JST(2:00 AM - 2:15 AM UTC)

[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)
11:15 AM - 11:30 AM JST(2:15 AM - 2:30 AM UTC)

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