水工学論文集第67巻
サポートベクター回帰を用いた水位予測モデルの低平地用排水管理における精度検証
2022 年 78 巻 2 号 p. I_139-I_144
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2022 年 78 巻 2 号 p. I_139-I_144
低平地の効率的な用排水管理のために，迅速に予測可能な水位予測モデルとして深層学習（DNN）を用いる試みがあるものの，観測データが少ない場合に，予測精度が低いことが知られている．そこで，機械学習の1種であるサポートベクター回帰（SVR）を用いて，少ないデータでも予測精度の良い水位予測モデルを構築し，DNNを比較モデルとして，データ量の大きさを対象にモデル予測精度の検証を行った．入力データは，2つの異なる地区で収集された雨量と水位とし，季節変動のサイクル数が少ないものを短期ケース，長いものを長期ケースとして分類する．短期ケースの場合，SVRの6時間先までの予測結果は，DNNよりも6~28%の精度の改善が見られた．一方長期ケースでは，両モデル共にほぼ同程度の予測精度であった．また，急激な水位変化ではSVRの予測精度の低下が見られた．