CNNによる管渠内水位予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS18022

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2018/03/26

タイトル(英語): Prediction of Water Level in Sewer Pipe using Convolutional Neural Network

著者名: 木村 雄喜(明電舎),高瀬 信彰(明電舎),深井 寛修(明電舎),庭川 誠(明電舎),中島 満浩(明電舎)

著者名(英語): Yuki Kimura(MEIDENSHA CORPORATION),Nobuaki Takase(MEIDENSHA CORPORATION),Hironobu Fukai(MEIDENSHA CORPORATION),Makoto Niwakawa(MEIDENSHA CORPORATION),Mitsuhiro Nakashima(MEIDENSHA CORPORATION)

キーワード: 畳み込みニューラルネットワーク|深層学習|水位予測|下水道管渠|Convolutional Neural Network|CNN|Deep Learning|Prediction of Water Level

要約(日本語): 畳み込みニューラルネットワークを用いた下水道管渠内水位予測方法について提案し、実際に予測した結果について報告する。

要約(英語): We propose a method to predict a water level in sewer pipe by applying a convolution neural network, which is one of the best known methods in image processing, for mesh precipitation given in time series.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,049 Kバイト