Development of Dam Operation Support Technology for Minimizing Flood Damage Using Machine Learning Methods
Development of Dam Operation Support Technology for Minimizing Flood Damage Using Machine Learning Methods
利用机器学习方法开发大坝运行支持技术以最大限度地减少洪水损失
批准号：
20K04698
负责人：
Nakatsugawa Makoto
金额：
$2.66万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2020-04-01 至 2023-03-31
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DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[M. Nakatsugawa]
通讯作者：
M. Nakatsugawa
メソ数値予報を入力値としたElastic Netによるダム貯水位予測の研究
以细观数值预报为输入值的弹性网络大坝水位预测研究
以细观数值预报为输入值的弹性网络大坝水位预测研究
DOI：
--
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
作者：
[小嶋 侑, 山洞 智弘, 中津川 誠, 小林 洋介, 近藤 一平，西島 星蓮，中津川 誠, Hisaki Y., 西尾 優輝，若狭谷 昇真，中津川 誠，小林 洋介]
通讯作者：
西尾 優輝，若狭谷 昇真，中津川 誠，小林 洋介
PERFORMANCE COMPARISON OF RIVER WATER LEVEL PREDICTION USING SPARSE MODELING ASSUMING HEAVY RAIN DISASTER
假设暴雨灾害的稀疏模型河流水位预测性能比较
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
发表时间：
2022
期刊：
Intelligence, Informatics and Infrastructure
影响因子：
--
作者：
[高宮 立, 小林 洋介, 中津川 誠, 山洞 智弘]
通讯作者：
山洞 智弘
Research on Practical Predictions of Dam Inflow Based on the Sparse Modeling Method
基于稀疏建模方法的大坝入库实用预测研究
基于稀疏建模方法的大坝入库实用预测研究
DOI：
--
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Makoto Nakatsugawa, Tomohiro Sando;Yosuke Kobayashi]
通讯作者：
Tomohiro Sando;Yosuke Kobayashi
北海道のダムを対象とした回帰手法に基づくダム流入量予測の一般化の研究
北海道大坝基于回归方法的大坝进水预测推广研究
北海道大坝基于回归方法的大坝进水预测推广研究
DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
作者：
[神坂敬伍, 山洞智弘, 中津川誠, 小林洋介]
通讯作者：
小林洋介
共 22 条
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