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

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
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、ANN 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、ANN
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 ANN 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
重み
観
測
水
位
Wi
1
W2
2
予測水位
N
1
学習
WN
実績水位
N
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）
水位[m]
階層型ニューラルネットワークの概念図
0
8
7
6
5
4
3
2
1
0
06/7/16
斐伊川流域平均雨量
25
観測水位
ANN予測水位（3時間予測）
50
雨量[mm/h]
観
測
雨
量
75
06/7/17
06/7/18
06/7/19
06/7/20
06/7/21
100
06/7/22
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）
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