セッション詳細
[S04]機械学習
2022年11月24日(木) 9:00 〜 11:30
第一会場 キャメリアホール
司会１:鼎 信次郎(東工大) 司会２:徳田 大輔(東京大学)
[22]水中カメラの画像と深層学習による魚道を遡上する稚アユの検出に関する検討
潘 是均1、*古谷 崚1、吉田 圭介2、山下 泰司3、小島 崇4、白神 義章5 (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)
[23]THE APPLICATION OF DRONE-ASSISTED DEEP LEARNING TECHNOLOGY IN RIVERBANK GARBAGE DETECTION
PAN Shijun1、YOSHIDA Keisuke2、*BONEY Afia S.3、NISHIYAMA Satoshi4 (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)
[24]サポートベクター回帰を用いた水位予測モデルの低平地用排水管理における精度検証
*木村 延明1、皆川 裕樹2、福重 雄大2、馬場 大地3 (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)
[25]EFFECTS OF INPUT VARIABLE SELECTION IN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR WATER STAGE FORECASTING
*KIM Sunmin1、TAKAMI Kento2、TACHIKAWA Yasuto3 (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)
[26]深層学習を用いた融雪期のダム流入量予測
*山田 嵩1、阿部 真己2、滝口 大樹3、柿沼 孝治4 (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)
[27]中小規模出水に対するエンコーダ付きRNN ダム流入量予測モデルの構築とその精度評価
*曽田 康秀1、成 岱蔚2、小島 崇3、渡邊 明英2、若松 聡4、錦織 俊之5 (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)
[28]深層学習を用いたダム流入量予測と低頻度・未経験洪水への対応機能の実装
*蟹江 盛仁1、辻倉 裕喜2、武田 英祐3、佐々木 海人3、長谷川 敦2、金子 拓史3、高木 晃人4、川部 らら4 (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)
[29]ディープニューラルネットワークを用いたダム流入量予測と流出モデルとの比較検討
*新井 章珣1、中村 要介1、黒澤 祥一1、丸谷 靖幸2、小出 啓史3、川口 浩4 (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)
[30]深層学習を用いたダム流入予測における学習データ拡張の適用性検証
*一言 正之1、荒木 健2、箱石 健太3、遠藤 優斗2 (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)