ディープラーニングを用いた洪水予測モデルの開発と今後の展望
技術本部 中央研究所 総合技術開発第１部 一言 正之 他
○キーワード
洪水予測、 リアルタイム予測、 ディープラーニング、 ニューラルネットワーク
○概要
河川からの洪水氾濫による人的被害の低減に向けて、 洪水予測情報に基づく早期避難が重要である。 本研究では、
河川水位予測の精度向上 ・ 信頼性向上を目的として、 人工知能の新しい技術であるディープラーニング （深層学習）
を適用した河川水位予測手法を開発した。
開発したモデルは、 多くの河川で従来手法を上回る精度を示しており、 今後の活用に向けた様々な展望が考えられ るものである。
○技術ポイント
① 高い水位予測精度を有する。
予測精度が高い本検討で構築したディープラーニングによる水位予測モデルと、 ①分布型モデル
+
粒子フィル タ、 ②分布型モデル+
スライド補正、 ③従来型ニューラルネットワーク （3
層）、 ④水位相関モデルについて、精度を比較した。 ディープラーニングが最も精度が高く、 次いで従来型ニューラルネットワークであった。 ディー プラーニングによる水位予測結果は、 他の
4
手法に比べて各予測時間で高い再現性を示した。② 様々な発展性を有する。
本稿で提案モデルの高い性能を確認したが、 今後の工夫によりさらなる精度向上 ・ 実用性向上に向けた発展 性を有している。 また、 洪水予測を通じて蓄積された
AI
技術を応用して様々な分野への展開が考えられる。○図 ・ 表 ・ 写真等
囲碁や将棋でコンピュータがトッププロを破るなど、 人 工知能の発展が著しい。 近年の
AI
発展のカギとなって いるのが機械学習と呼ばれる手法であり、 特にディープ ラーニングという新しい学習手法の登場により技術革新 が急激に進んでいる。上位
8
洪水事例の水位予測計算結果を示す。 太赤線 で描いている3
時間予測を見ると、 いずれの事例も適合 性が高い。3
番目の事例では結果が乱れているが、 これ は実測の水位データの乱れによるものであり、 こうした課 題は観測やシステム制御の側で対応が可能である。自己符号化器を用いたディープラーニングの概念図 代表洪水における 1 ～ 6 時間後の水位予測結果
（3 時間予測を強調表示）
x
1x
2・
・
・ x
K1x
1x
2・
・
・ x
K1＾
＾
＾ y
1： y
K2：
x'
1・
・
・ x'
K2x
1・
・
・ x'
K2＾ '
＾ x
1x
2・
・
・ x
K1w
1,1w
K1,K2w
i,j： ：
： ：
深層ネットワーク
最終層の重み はランダムに 初期化．
自己符号化器に より，重み係数の 初期値を設定．
自己符号 化器
1):
第
1,2
層で 折り返した 自己符号 化器自己符号化器
2):
第
2,3
層で折り返し た自己符号化器0 25 50 75 100 0
3 6 9 12
2005/9/3 9:00 2005/9/3 21:00 2005/9/4 9:00 2005/9/4 21:00 2005/9/5 9:00 2005/9/5 21:00 2005/9/6 9:00 2005/9/6 21:00 2005/9/7 9:00 2005/9/7 21:00 2005/9/8 9:00 雨量（mm/h）
水位（m）
0 25 50 75 100 0
3 6 9 12
2004/8/27 11:00 2004/8/27 23:00 2004/8/28 11:00 2004/8/28 23:00 2004/8/29 11:00 2004/8/29 23:00 2004/8/30 11:00 2004/8/30 23:00 2004/8/31 11:00 2004/8/31 23:00 2004/9/1 11:00 雨量（mm/h）
水位（m）
0 25 50 75 100 0
3 6 9 12
1993/7/29 22:00 1993/7/30 10:00 1993/7/30 22:00 1993/7/31 10:00 1993/7/31 22:00 1993/8/1 10:00 1993/8/1 22:00 1993/8/2 10:00 1993/8/2 22:00 1993/8/3 10:00 1993/8/3 22:00 雨量（mm/h）
水位（m）
0 25 50 75 100 0
3 6 9 12
1990/9/26 21:00 1990/9/27 9:00 1990/9/27 21:00 1990/9/28 9:00 1990/9/28 21:00 1990/9/29 9:00 1990/9/29 21:00 1990/9/30 9:00 1990/9/30 21:00 1990/10/1 9:00 1990/10/1 21:00 雨量（mm/h）
水位（m）
0 25 50 75 100 0
3 6 9 12
2010/6/30 9:00 2010/6/30 21:00 2010/7/1 9:00 2010/7/1 21:00 2010/7/2 9:00 2010/7/2 21:00 2010/7/3 9:00 2010/7/3 21:00 2010/7/4 9:00 2010/7/4 21:00 2010/7/5 9:00 雨量（mm/h）
水位（m）
0 25 50 75 100 0
3 6 9 12
1989/7/25 11:00 1989/7/25 23:00 1989/7/26 11:00 1989/7/26 23:00 1989/7/27 11:00 1989/7/27 23:00 1989/7/28 11:00 1989/7/28 23:00 1989/7/29 11:00 1989/7/29 23:00 1989/7/30 11:00 雨量（mm/h）
水位（m）
平均雨量 観測水位
1h予測 2h予測
3h予測 4h予測
5h予測 6h予測
0 25 50 75 100 0
3 6 9 12
1999/9/11 22:00 1999/9/12 10:00 1999/9/12 22:00 1999/9/13 10:00 1999/9/13 22:00 1999/9/14 10:00 1999/9/14 22:00 1999/9/15 10:00 1999/9/15 22:00 1999/9/16 10:00 1999/9/16 22:00 雨量（mm/h）
水位（m）
0 25 50 75 100 0
3 6 9 12
1993/8/7 4:00 1993/8/7 16:00 1993/8/8 4:00 1993/8/8 16:00 1993/8/9 4:00 1993/8/9 16:00 1993/8/10 4:00 1993/8/10 16:00 1993/8/11 4:00 1993/8/11 16:00 1993/8/12 4:00 雨量（mm/h）
水位（m）
① ②
③ ④
⑤ ⑥
⑦ ⑧
