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

doi:info:doi/10.2208/jscejhe.74.I_1459

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JSCE_74_4_I1459_I1464
JSCE_74_4_I1459_I1464 (1.11MB) [ 322 downloads ]

アイテムタイプ	学術雑誌論文 / Journal Article.
言語	日本語
キーワード	machine learning, Random Forest method, prediction of river water level, related factor correlation technique, continuous floods
著者	岡崎亮太中津川誠 ( 研究者リゾルバーID: 1000010344425 ) 小林洋介 ( 研究者リゾルバーID: 1000010735103 )
著者（別表記）	NAKATSUGAWA Makoto KOBAYASHI Yosuke
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク	中津川誠（NAKATSUGAWA Makoto）小林洋介（KOBAYASHI Yosuke）
抄録	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．
雑誌名	土木学会論文集Ｂ１（水工学）
巻	74
号	4
ページ	I_1459 - I_1464
発行年	2018
出版者	土木学会
出版者版へのリンク	10.2208/jscejhe.74.I_1459
DOI	info:doi/10.2208/jscejhe.74.I_1459
日本十進分類法	517
ISSN	2185-467X
権利	© 2018 土木学会
著者版フラグ	publisher
フォーマット	application/pdf

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