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ランダムフォレスト法に基づく大河川の低頻度洪水の水位予測に関する研究

机译:基于随机森林法的大河流域低频洪水水位预测研究

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摘要

本研究は,近年頻発している大規模水害への対応のための水位予測計算の精度改善を目的としている.予測対象河川を石狩川,十勝川とし予測対象地点から上流部の水文情報を用いて水位予測を試みた.水位予測手法には,機械学習手法の一つであるRandom Forest法(RF法)を用いてリードタイムが6時間,12時間における水位予測を行った.次に,RF法から観測水位に影響の大きい説明変数を抽出し,抽出した説明変数のみを利用した重回帰分析である関連要因相関法により水位予測を行い.最低でもNS係数で0.7以上の予測モデルを作成できた.以上の結果から,ピーク水位や水位の上昇に対して実用的かつ精度の良い予測結果を得ることができた.
机译:本研究旨在提高水位预测计算的准确性,以便近年来经常发生的大规模洪水损坏的响应。预测河试图使用从预测目标点到Ishikawa河,Tokachigawa的上游部分的水句子信息预测水位。水位预测方法在12小时内具有水位预测,随机森林方法(RF方法),这是一种机器学习方法之一。接下来,从RF方法提取对观察水位具有很大影响的解释性变量,并且通过相关因子相关方法执行水位预测,其仅使用提取的解释变量是重回归分析。使用NS系数创建至少0.7个预测模型。根据上述结果,可以获得峰值水位升高和水位的实用和准确的预测结果。

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