砂防施設効果を考慮した重信川のニューラルネットワーク年間河床変動予測  [in Japanese] NEURAL NETWORK PREDICTION FOR ANNUAL RIVERBED EVOLUTION OF SHIGENOBU RIVER CONSIDERING CHECK DAM EFFECT  [in Japanese]

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Abstract

本研究は, 重信川の砂防区域直下流で観測された年間河床変動データを用いて, ニューラルネットワークによる予測モデルを構築し, 予測モデルの適用性について検討したものである. この際, 上流部の砂防ダム建設の影響があることを考慮したモデル構築を行った. さらに, 降雨データや砂防ダム建設による効果のタイムラグを考慮することについても提案した. ニューラルネットワークモデルの特徴を分析するために, 重回帰モデルによる予測についても同様に検討し, 観測データの統計モデルとしての特性を検討した. 提案するニューラルネットワークの年間河床変動量予測モデルは, 内挿の非線形フィッティングを行うため, 重回帰モデルと比較して良い推定を示し, 数年間の長期予測にも使用できることを示した.

This paper discusses the application of neural network prediction method of the annual riverbed evolution by using the long tern observation data in the Shigenobu river and its area. The proposed neural network method takes into account of the check dam structure construction effect and time-lug effects of the check dam structure, precipitation and river water flow on the river bed evolution. The multiple regression analysis and its prediction method are also discussed to compare with the proposed method. The proposed prediction method shows good agreement with the observed data including several sequential years prediction attempts, and are better than the prediction by the multiple regression method.

Journal

  • Doboku Gakkai Ronbunshu

    Doboku Gakkai Ronbunshu 707, 83-100, 2002-06-20

    Japan Society of Civil Engineers

References:  32

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    10008850098
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10014020
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    02897806
  • NDL Article ID
    6204515
  • NDL Source Classification
    ZN1(科学技術--建設工学・建設業)
  • NDL Call No.
    Z16-6
  • Data Source
    CJP  NDL  J-STAGE 
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