[3-17]CNN-GRUを用いたため池貯水量の予測
*李 相潤1、吉迫 宏1、小嶋 創1(1. 農研機構)
キーワード:
深層学習、ため池、貯水量予測
慣行的な水管理に基づくため池の貯水量は、降雨を入力とした出力の関係であるため、このデータの関係を反復学習させる深層学習をツールとして利用すれば、貯水量を直接予測することが可能であると考えられる。そこで、本報では、深層学習アルゴリズムのうち、データの関係から特徴抽出を得意とするCNNと時系列データの処理を得意とするGRUが結合されたものを用いてため池貯水量の予測を試行した。