激甚化・頻発化する洪水に対する防災・減災に向け，ダムの高度操作の必要性が増している．本検討では，ダム操作支援を目的として，深層学習モデルを搭載した丸山ダム流入量予測システムを構築した．深層学習モデルの構築では，ダム流入量に対し相関の高い入力項目を選定し，予測精度への影響が大きいハイパーパラメータを最適化することで，モデルの精度向上を図った．
深層学習では，学習データが限られる低頻度洪水や未経験洪水に対する精度確保が課題となる．そのため，流出解析モデルを併用し，深層学習モデルの適用限界を超える範囲には流出解析モデルの予測で代替する機能を構築して，システム運用時の精度確保を実現した．また，システム導入後に発生した洪水を対象として追加学習する機能を構築し，継続的なモデル精度の向上を可能とした．