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【24h】

機械学習を用いた低平地湖沼への降雨流出解析

机译：利用机器学习将降雨过日分析到低扁平湖泊

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低平地湖沼への降雨流出現象を再現するために深層学習を用いたモデルを作成した．モデルは4 層の順伝播型のものを作成し，学習アルゴリズムにはAdam を用いた．対象地は新潟県新潟市の鳥屋野潟である.入力を鳥屋野潟流域内での1 時間単位の降雨と1 時間単位の鳥屋野潟から周辺河川への排水機場吐き出し流量をとし，出力を鳥屋野潟への流入量としてモデルを構築した．主に入力値に対して，降水量，排水量それぞれで何時間前までさかのぼって入力とするとモデルの精度が安定するかについて検討を行い．精度が収束すると思われる入力値の選び方を降水量のみを入力とする場合と降水量と排水量を入力に含める場合とで得ることが出来た．また，モデルのネットワーク構造と精度の関係性を，3 層のANN モデルと深層学習で比較した結果、モデル構造による影響は深層学習モデルのほうが少ないことがわかった．
机译：我们已经创建了以重现低洼湖泊的降雨径流现象用深度学习的典范。该模型是4-分层亚当被用于学习算法。目标位置是鸟屋乘田市，新泻市，新泻县。权力是1小时降雨量和由Noriya乘田Ninoita一个小时的鸟店从鸟店鸟店1小时，到周边河流的平面排水量取和模型建为鸟屋Ninoita流入。沉淀和排水量的量是主要用于输入值。该模型的准确性进行有关如何稳定研究和输入回前分别是什么时间。准确的当选择，这似乎是convertered仅被输入到析出量的输入值，并沉淀和排水的量被包括在输入我能得到它。此外，模型的网络结构和精度之间的关系是一个三层神经网络模型和深科学由于学习比较的结果，发现该模型结构的影响小于深刻的学习模式。

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