1 0 0 0 OA 畳み込みニューラルネットワークを用いた流入量予測モデルにおけるXAIの考察
- 著者
- 箱石 健太 一言 正之 善光寺 慎悟 西口 亮太
- 出版者
- 公益社団法人 土木学会
- 雑誌
- AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
- 巻号頁・発行日
- vol.4, no.3, pp.539-546, 2023 (Released:2023-11-14)
- 参考文献数
- 11
AI技術の発展により様々な流入量予測手法が提案されているが,より信頼性を高め社会実装を実現するためには予測に至るまでの根拠を示し,予測結果の妥当性を確保する必要がある.本研究では対象流域を江の川水系土師ダム流域とし,気象庁の解析雨量を入力条件とする畳み込みニューラルネットワークによる流入量予測モデルを構築した.このモデルに対し,XAI(説明可能なAI)の技術を適用し,どのような根拠に基づいて予測を行ったかを可視化し考察を行った.考察の結果,流入量予測モデルの妥当性を確認した.
1 0 0 0 OA CNNによる流出解析における降雨の時空間分布の影響検討
- 著者
- 西口 亮太 善光寺 慎悟 高木 康行 一言 正之
- 出版者
- 公益社団法人 土木学会
- 雑誌
- 河川技術論文集 (ISSN:24366714)
- 巻号頁・発行日
- vol.29, pp.31-36, 2023 (Released:2023-10-31)
- 参考文献数
- 11
本報告では,機械学習を用いた流出解析において,画像解析を得意とするCNNを用いて,気象庁解析雨量のみを入力条件とする手法を提案し,江の川水系土師ダム流域を対象として検証を行った.また,入力条件となる解析雨量の時系列や空間分布の設定が,計算精度に与える影響について比較検討を行った.本手法では,過去48時間分の解析雨量データを入力条件に与えるだけで,実用上十分な精度で流量を推定可能であった.さらに,解析雨量データを合理的に平均化処理することで精度が向上することを示した.また,地上雨量による流域平均雨量を用いたDNNモデルより,解析雨量を用いたCNNモデルのほうが,高精度であることを示した.