ニューラルネットワークを用いた洪水予測システムの開発

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技術本部　中央研究所　総合技術開発部　一言正之　他

○キーワード

洪水予測、ニューラルネットワーク、降雨流出

○概要

洪水災害に対するソフト対策として、洪水予測技術の高度化が求められている。ニューラルネットワーク（

Artificial Neural Network: ANN

）による洪水予測は、実績水文データの学習により予測計算を行うものであり、既往の研究にて広く適用性が確認されている。一方、

による洪水予測の精度向上における課題の一つとして、学習データ（水位や雨量など）をどのように設定するかという点が挙げられる。しかしながら、予測精度向上のための適切な学習データの設定手法は確立されていない。本研究では、

における適切な学習データの設定手順について検討を行い、斐伊川における水位予測モデルを構築し高い精度を確認した。また構築した

を用いて、エクセルからの手動データ入力により予測を行う洪水予測システムを構築した。

○技術ポイント

① 物理モデルを介さない、データのみに基づく洪水予測手法

② 相関解析を用いたデータ分析による、適切な学習データの設定

③ 高い予測精度の実現

④ エクセルを用いた、手動操作による簡易予測システムの構築

○図・表・写真等

入力層中間層出力層

1 2

N

重み Wi

観測雨量

W2

WN

N 予測水位 1

実績水位学習観

測水位

階層型ニューラルネットワークの概念図

0 1 2 3 4 5 6 7 8

06/7/16 06/7/17 06/7/18 06/7/19 06/7/20 06/7/21 06/7/22

水位[m]

0 25 50 75 100

雨量[mm/h]

斐伊川流域平均雨量観測水位

ANN予測水位（3時間予測）

斐伊川・灘分地点における洪水予測の検証結果（2006年7月洪水）

入出力層の相関分布図（左：水位変化－雨量、

右：水位変化－水位変化）