データ駆動およびエコー状態ネットワークに基づくダム崩壊洪水における波動伝播挙動の予測

要約 ダム崩壊洪水における波動伝播の計算予測は、水力学および水文学における長年の課題です。我々は、最小限のデータで十分に訓練された貯水池コンピューティングエコー状態ネットワーク（RC-ESN）が、一次元ダム崩壊洪水の長期的な動的挙動を正確に予測できることを示します。我々は、Lax–Wendroff数値スキームを使用して一次元ダム崩壊洪水シナリオのド・サン＝ヴェナン方程式を解き、RC-ESNモデルを訓練します。その結果、RC-ESNモデルは波動伝播挙動を286時間ステップ先まで予測し、平均二乗誤差が0.01未満で、従来の長短期記憶（LSTM）モデルよりも優れた予測能力を持つことが示されました。LSTMはわずか81時間ステップ先を予測するに過ぎません。また、RC-ESNの訓練セットサイズ、貯水池サイズ、およびスペクトル半径などの主要なパラメータに対する予測精度の感度分析も提供します。結果は、RC-ESNが訓練セットサイズに依存しにくく、中程度の貯水池サイズである1,200–2,600が十分であることを示しています。我々は、スペクトル半径が予測精度に複雑な影響を与えることを確認し、現在は小さいスペクトル半径を推奨します。ダム崩壊の初期流深が変化しても、RC-ESNの予測範囲はLSTMよりも大きいままであることがわかります。