畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による洪水波形予測手法の特性評価

摘要

近年，画像分類に特化した畳み込みニューラルネットワークを用いた河川水位の予測モデルが開発されている．しかし，実用化に向けて2つの課題があった．予測時間の延長化と複数観測地点の入力画像上の空間特性（距離・配置）を最適にすることであった．前者について，予測時間を6時間後まで延長し，複数の洪水イベントの再現性では3時間後まで良好な予測が可能となった．また，予測対象の洪水波形が相対的に滑らかに変化する場合には，6時間後まで良好な予測結果が得られた．後者について，予測地点からの距離の順に観測地点を配置した空間特性をもつ入力画像を使った予測結果は，距離に応じた重み付けや観測項目を減らして作成した空間特性などの入力画像の結果よりも良好な再現性を示した．