複数の線形回帰モデルを用いた管渠内水位予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-180

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Prediction of Water Level in Sewer Pipes using Multiple Linear Regression Models

著者名: 高瀨 信彰(明電舎),木村 雄喜(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): Nobuaki Takase(MEIDENSHA CORPORATION),Yuki Kimura(MEIDENSHA CORPORATION),Hironobu Fukai(MEIDENSHA CORPORATION),Makoto Niwakawa(MEIDENSHA CORPORATION),Mitsuhiro Nakashima(MEIDENSHA CORPORATION)

キーワード: 水位予測,線形回帰,下水道,機械学習,複数モデル

要約(日本語): 近年、多発する浸水被害への対応を図るために、都市における浸水被害の事前把握や軽減が社会的な課題となっている。本稿では、下水道管渠内の水位を事前に把握することを目的として、複数の線形回帰モデルを用いた下水道管渠内水位予測手法を提案する。広域の降水量の管渠内水位情報を入力として、現在の管渠内水位から適用する線形回帰モデルを切り替えながら学習、評価を行うことによって、高速で高精度な管渠内水位予測を可能とする。提案手法は、局所的な豪雨などの異常水位時に対象地域への早期の情報発信を行うなどの都市部における防災情報の1つとして利用が可能である。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 363 Kバイト