降雨分布を用いたニューラルネットワークによる水位予測手法の実務適用に向けた精度検証

“降雨分布を用いたニューラルネットワークによる水位予測手法の実務適用に向けた精度検証” に対して2件のコメントがあります。

1. 蟹江 盛仁 より:

   2025年6月20日 17:35

   ご発表ありがとうございました。

   ニューラルネットワークの検証と予測の点で、2点質問させてください。
   検証では予測する年以外のデータで学習して、予測年の水位を予測し、観測結果と比較していると認識しております。
   だとすると、予測年ごとにニューラルネットワークのパラメータ（ハイパーパラメータではなく、モデル内部のパラメータ）は全て異なるということでしょうか。
   また、その場合、現場に予測システムとして実装する際、どの条件で学習したモデルで予測することが妥当か、判断が必要かと思いますが、どのようにお考えでしょうか。
   以上、ご教授いただければ幸いです。

   1. 大野 剛 より:

      2025年6月25日 06:39

      蟹江様

      返信が遅くなり申し訳ありません
      ご質問に対して，以下回答いたします

      ＞検証では予測する年以外のデータで学習して、予測年の水位を予測し、観測結果と比較していると認識しております。だとすると、予測年ごとにニューラルネットワークのパラメータ（ハイパーパラメータではなく、モデル内部のパラメータ）は全て異なるということでしょうか。
      ーーー＞
      コメントの通り、予測年ごとに学習をしているためノード間の重みパラメータは異なっております．

      ＞また、その場合、現場に予測システムとして実装する際、どの条件で学習したモデルで予測することが妥当か、判断が必要かと思いますが、どのようにお考えでしょうか。
      以上、ご教授いただければ幸いです。
      ーーー＞
      実工事への適用時では，全過去データを学習することを想定しております．全データを学習することで，多くの出水イベントを学習対象に含めたいためです．また実工事に適用後も，一定期間が経過したら再度学習する（出水イベントの学習データを増やす）ことで，予測精度を高めること考えております．

      以上になります．
      不明点などありましたらコメントいただけたらと思います．

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