降雨 runoff モデリングに対する人工ニューラルネットワークアプローチ

本論文では、イギリスの洪水多発地域の2つの流域における流量予測のための人工ニューラルネットワーク（ANN）の開発と適用について論じています。比較的短いキャリブレーションデータセットを使用して、アンバー川とモール川の15 分間の流量モデルを構築することができました。ANN と従来の洪水予測システムの性能を比較しました。検証予測の結果は、アンバー川の運用システムから得られたものと同等の品質でした。ANN は欠損データを処理し、リアルタイムで現在予測されているイベントから「学習」する能力があるため、従来の集約または半分散的な洪水予測モデルの魅力的な代替手段となります。しかし、特定の流域、季節、そして水文学的文脈に対する最適な ANN トレーニング期間を決定するためには、さらなる研究が必要です。