NEURAL NETWORK PREDICTION FOR ANNUAL RIVERBED EVOLUTION OF SHIGENOBU RIVER CONSIDERING CHECK DAM EFFECT

本研究は, 重信川の砂防区域直下流で観測された年間河床変動データを用いて, ニューラルネットワークによる予測モデルを構築し, 予測モデルの適用性について検討したものである. この際, 上流部の砂防ダム建設の影響があることを考慮したモデル構築を行った. さらに, 降雨データや砂防ダム建設による効果のタイムラグを考慮することについても提案した. ニューラルネットワークモデルの特徴を分析するために, 重回帰モデルによる予測についても同様に検討し, 観測データの統計モデルとしての特性を検討した. 提案するニューラルネットワークの年間河床変動量予測モデルは, 内挿の非線形フィッティングを行うため, 重回帰モデルと比較して良い推定を示し, 数年間の長期予測にも使用できることを示した.