分布型を考慮したＡＩ手法による実時間流出予測モデルの構築
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概要
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近年，流域の各地で台風や集中豪雨による氾濫被害が多発しており，流域全体の流出状況を把握する必要が高まってきた．DEMなどの数値情報が整備され分布型流出モデルの適用が提案されている．しかし，実時間での洪水予測と言う観点からは，より迅速で精度の良い方法を求められている．そこで本研究では，流域の各地点の河川流量状況を実時間で把握し，人工知能手法を利用して実時間での分布型洪水予測の開発を行うものである．分布型流出モデルのパラメータ同定にはパーティクルフィルタを適用し，実時間での流出モデルとして状態空間型ネットワーク法を採用する．ネットワーク構造の最適化には最適ブレインダメージ法を導入し，不必要な結合の削除と予測の効率化を図る．なお，長良川流域での適用を行い，その有効性を確認する．
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