PERFORMANCE COMPARISON OF RIVER WATER LEVEL PREDICTION USING SPARSE MODELING ASSUMING HEAVY RAIN DISASTER
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假设暴雨灾害的稀疏模型河流水位预测性能比较
DOI：
10.11532/jsceiii.3.j2_446
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
山洞 智弘
中科院分区：
文献类型：
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作者：
高宮 立;小林 洋介;中津川 誠;山洞 智弘
本論文は豪雨災害時の河川水位予測にスパースモデリングを適応することを目指し, L1 正則化項のみを考慮した Lasso 回帰, L2 正則化項のみを考慮した Ridge 回帰, 及びこれらを一般化した Elastic net による予測結果を比較した. 水位予測モデルの学習には令和 2 年 7 月豪雨の被害を受けた 3 河川 6 地点の過去 10 年分のデータを用い, 豪雨災害期間の実測値で評価した. その結果, Lasso 回帰と Ridge 回帰は異なる説明変数に重みをつけた学習をする傾向があるが, Elastic net は Lasso 回帰とほぼ同等の予測性能であり, 選択される説明変数も多くが共通した. 流域面積が広い場合はスパースモデリングによる予測モデルはリードタイムが長い傾向にあった. 平成 30 年北海道豪雨のデータを用い, 時系列を考慮したリカレントニューラルネットワークによる水位予測とも比較し, ほぼ同精度で安全側の予測が可能であることも明らかとした.