LSTMを用いた降雨流出解析における入力変数の物理的意味と精度への影響に対する考察

• 資料種別: 記事
• タイトル: LSTMを用いた降雨流出解析における入力変数の物理的意味と精度への影響に対する考察
• 巻次・部編番号: 2; J2
• 著者・編者: 横尾 和樹; 石田 桂; 永里 赳義; 坂口 大珠; 木山 真人; 尼崎 太樹
• 著者標目: YOKOO Kazuki; 横尾 和樹; ISHIDA Kei; 石田 桂; NAGASATO Takeyoshi; 永里 赳義; SAKAGUCHI Daiju; 坂口 大珠; KIYAMA Masato; 木山 真人; AMAGASAKI Motoki; 尼崎 太樹
• 出版年月日等: 2021
• 出版年（W3CDTF）: 2021
• 並列タイトル等: SENSITIVITY ANALYSIS OF LSTM TO INPUT VARIABLES FOR RAINFALL-RUNOFF MODELING
• タイトル（掲載誌）: AI・データサイエンス論文集; Artificial Intelligence and Data Science
• 巻号年月日等（掲載誌）: 2 J2
• 掲載巻: 2
• 掲載号: J2
• 掲載ページ: 883-892
• ISSN（掲載誌）: 2435-9262
• 著者別名: YOKOO Kazuki; ISHIDA Kei; NAGASATO Takeyoshi; SAKAGUCHI Daiju; KIYAMA Masato; AMAGASAKI Motoki
• 件名標目: Sensitivity Analysis; Snow Dominated-Watersheds; Long Short-Term Memory; Rainfall-Runoff Modeling; Deep Learning
• 対象利用者: 一般
• DOI: 10.11532/jsceiii.2.J2_883
• オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
• 連携機関・データベース: 科学技術振興機構 : J-STAGE; http://www.jstage.jst.go.jp

• 要約等: <p>This study conducted sensitivity analysis of Long Short-term memory (LSTM) network to its input var-iables. Rainfall-runoff modeling at a snow-domi...