言語種別 |
日本語 |
発行・発表の年月 |
2022/11/12 |
形態種別 |
学術研究論文 |
査読 |
査読あり |
標題 |
道路冠水深の予測への重回帰分析とニューラルネットワークの適用 |
執筆形態 |
単著 |
掲載誌名 |
AI・データサイエンス論文集 |
掲載区分 |
国内 |
出版社・発行元 |
土木学会 |
巻・号・頁 |
3(J2),661-667 |
総ページ数 |
7 |
担当区分 |
筆頭著者
,
最終著者
,
責任著者
|
著者・共著者 |
小林亘 |
概要 |
道路路面の冠水の予測が可能となれば,道路利用者は合理的な経路の選択に,道路管理者は効率的な道路の管理に役立てることができる.本稿では,さいたま市に設置された道路の水位計と国土交通省のレーダ雨量計から得た観測データを説明変数とし,道路の将来の水位を目的変数として,重回帰分析とニューラルネットワークによってそれぞれ予測モデルを作成した.これらを用いて3年間の観測データに対して予測の評価を行った.また,低水位のデータで構築した予測モデルを,台風19号を含む2019年10月のデータに適用し,未知の高水位に対する有効性を評価した. |
researchmap用URL |
https://doi.org/10.11532/jsceiii.3.J2_661 |