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論文・著書情報


タイトル
和文:タイ国における事前学習済みのTransformerモデルを用いたダム流入量予測 
英文:DAM INFOLOW FORECASTING IN THAILAND USING A PRE-TRAINED TRANSFORMER MODEL 
著者
和文: 東儀 奈樹, 梶山 青春, 鼎 信次郎.  
英文: Daiki Togi, Kiyoharu Kajiyama, Shinjiro Kanae.  
言語 Japanese 
掲載誌/書名
和文:土木学会論文集 
英文:Japanese Journal of JSCE 
巻, 号, ページ 80    16    ID: 23-16148
出版年月 2024年2月 
出版者
和文:公益社団法人 土木学会 
英文:Japan Society of Civil Engineers 
会議名称
和文: 
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開催地
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公式リンク https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejj/80/16/80_23-16148/_article/-char/ja
 
DOI https://doi.org/10.2208/jscejj.23-16148
アブストラクト 　ダムの事前放流を行うことで，洪水の被害を抑えることができる．しかしタイ国では雨季と乾季がはっきりと分かれているため，ダムは乾季に備え十分な水を蓄えておく必要があり，事前放流のリスクは高い．そのためダムの事前放流の判断材料として，ダムの月流入量を精度よく予測することが重要となる．本研究では機械学習の中でも注目を集めている，Transformerモデルを用いた．機械学習の精度を上げるためには大量のデータが必要となるが，月流入量データには限りがある．シリキットダムにおけるデータを用いて事前学習を行い，3つの手法を用いてプミポン，スリナカリンダムの月流入量予測を行った．トレーニング期間が29年の場合では改善が見られなかったが，5年とデータ数が少ない場合において，ナッシュ係数を0.17から0.75まで改善させることに成功した．

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