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タイトル
  • ja ランダムフォレスト法による洪水時の水位予測手法の提案
作成者
権利情報
  • © 2018 土木学会
主題
  • Other machine learning
  • Other Random Forest method
  • Other prediction of river water level
  • Other related factor correlation technique
  • Other continuous floods
  • NDC 517
内容注記
  • Other 本研究の目的は,河川水位の的確な予測を目指し,全国で整備が進められている水文情報の機械学習による予測手法を提案することである.2016年8月の北海道豪雨など,近年大規模水害が頻発しており,住民の避難等に活用するため予測情報の重要性が高まっている.本研究では機械学習手法の一つであるランダムフォレスト(RF)法を用いて予測リードタイムが6時間以上の水位予測を行った.また,RF法から得られる寄与度が大きい説明変数を抽出し,それらと目的変数の関係を回帰式で表す方法を関連要因相関法として提案し,予測を行った.以上の結果から,ピーク水位の予測に関して過小評価しない安全側の結果が確認でき,情報工学的手法に基づく実用的な水位予測を提案することができた.
出版者 土木学会
日付
    Created2020-09-07 , Issued2018
言語
  • jpn
資源識別のタイプ journal article
出版タイプ VoR
資源識別子 URI http://hdl.handle.net/10258/00010291
関連
  • isIdenticalTo DOI https://doi.org/10.2208/jscejhe.74.I_1459
収録誌情報
    • ISSN 2185-467X
      • 土木学会論文集B1(水工学) 74(4), I_1459-I_1464
ファイル
コンテンツ更新日時 2021-04-13