| 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 |