2021年度（第70回）農業農村工学会大会講演会
2021年8月31日〜9月17日
2021年度（第70回）農業農村工学会大会講演会
2021年8月31日〜9月17日
[1-1]深層学習に物理モデルを結合させた排水機場水位予測手法の構築
*木村 延明1、皆川 裕樹1、福重 雄大1、馬場 大地2(1.国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構（農研機構） 農村工学研究部門、2.（株）アーク情報システム)
キーワード：
排水機場水位予測、深層学習モデル、物理モデル、転移学習
本研究は、排水機場調整池の水位予測を対象にし、未経験の洪水イベントでも予測可能な深層学習モデルの構築を目指す。物理モデルを用いた模擬的な洪水イベントを大量に生成し、それを事前学習して、常時排水を含む観測データに転移させた（転移学習）上で、予測精度の向上を試みた。常時排水、及び期間最大の洪水時のデータを含む検証区間で、洪水ピークの良好な再現に加え、転移学習なしの予測精度と比べ同程度の結果が得られた。