セッション詳細
[S18]機械学習の水文分野への応用
2024年12月3日(火) 13:45 〜 15:45
第二会場(３０４会議室)
司会１:森脇 亮(愛媛大学) 司会２:伊藤 毅彦(北海道大学)
[104]深層学習を用いたアジアモンスーン域における6か月積算降水量予測と信頼度予測
*梶山 青春1、鼎 信次郎2 (1. 東京工業大学 土木・環境工学系、2. 東京工業大学 土木・環境工学系)
[105]MACHINE LEARNING APPROACH ON INPUT VARIABLE SELECTION FOR MONTHLY RAINFALL PREDICTION CONSIDERING TELECONNECTIONS
*Sirada JONGWATTANAPAIBOON1、Sunmin KIM2、Yasuto TACHIKAWA3 (1. Dept. of Civil and Earth Resources Eng., Kyoto University、2. Dept. of Civil and Earth Resources Eng., Kyoto University、3. Dept. of Civil and Earth Resources Eng., Kyoto University)
[106]日本域におけるGraphCastによる降水予測性能の評価
*新井 涼允1、佐藤 隆宏1、今村 正裕1 (1. (一財)電力中央研究所)
[通常号1]深層学習を用いた中小河川流域一貫の水位予測手法の高度化に関する研究土木学会論文集，Vol.79，No.8，22-00234，2023
福丸大智 （共著者：赤松 良久, 新谷 哲也）
[107]A STUDY ON DEEP LEARNING FOR RIVER WATER LEVEL PREDICTION IN URBAN WATERSHEDS WITH A DISCUSSION ON UNDERGROUND REGULATING RESERVOIR GATE OPERATIONS
*Cabila SUBRAMANIYAM1、Hideo AMAGUCHI2、Yoshiyuki IMAMURA3 (1. Dept. of Civil Eng., Tokyo Metropolitan University、2. Dept. of Civil Eng., Tokyo Metropolitan University、3. Dept. of Civil Eng., Tokyo Metropolitan University)
[108]降雨強度の空間分割によるニューラルネットワークを用いた河川水位予測精度の向上
*大野 剛1、織田 幸伸2、佐山 敬洋3 (1. 大成建設株式会社 技術センター、2. 大成建設株式会社 技術センター、3. 京都大学 防災研究所)
[109]ダム流入量予測におけるLSTMと順伝搬型深層ニューラルネットワークの精度比較
*遠藤 優斗1、一言 正之2、西戸 義博3 (1. 日本工営株式会社、2. 日本工営株式会社 中央研究所、3. 日本工営エナジーソリューションズ株式会社 福島事業所)