土木学会論文集B1(水工学) Vol.78, No.2, I_157-I_162, 2022.

中小規模出水に対するエンコーダ付き RNN
ダム流入量予測モデルの構築とその精度評価
曽田 康秀 1・成 岱蔚 2・小島 崇 3・渡邊 明英 2
若松 聡 4・錦織 俊之 5
環境防災研究所（〒170-0004 東京都豊島区北大塚 1-15-6）
E-mail: sota-y@tokencon.co.jp (Corresponding Author)

1（株）東京建設コンサルタント

2 正会員（株）東京建設コンサルタント

環境防災研究所（〒170-0004 東京都豊島区北大塚 1-15-6）

3 （株）東京建設コンサルタント

環境防災研究所（〒170-0004 東京都豊島区北大塚 1-15-6）4（株）東京建設コンサルタント

環境防災事業本部（〒170-0004 東京都豊島区北大塚 1-15-6）

5 正会員（株）東京建設コンサルタント

環境防災事業本部（〒170-0004 東京都豊島区北大塚 1-15-6）

中小規模出水に対するダム流入量予測では，貯水位変化方式により得られるダム流入量データの振動の影響が大きくなる．深層学習予測モデルの一つである再帰型ニューラルネット(RNN)は，対象とする降雨イベント以前の流域状態を表現するのが困難である．その二点に対し，本研究では非定常な信号の周波数解析に有効な Wavelet 変換を用いて，出水期でのダム流入量データのノイズ除去を行った．また，流域の事前状態の影響を表現するため，エンコーダを RNN と連結するダム流入量予測モデルを構築した．最後にエンコーダ付き RNN と多層パーセプトロン(MLP)との 24 時間後の予測の精度の比較および検証を行った．

Key Words: wavelet transform, encoder, dam inflow, rainfall-runoff analysis, deep learning1.

はじめにおよび過去の状態量のみに依存しており，時系列データの予測に適している．実際，これまで MLP や RNN を用

近年，ダム操作による事前放流の必要性からダム流入量の予測精度向上が必要とされている．河川の水位やダいた降雨完全予測の下でのダム流入量予測がなされている 4),5), 6)．

ムへの流入量の評価には周辺の地形を考慮した物理的な中小規模出水に対するダム流入量の予測精度向上につ流出モデルが広く使われているが，河川への流出は周辺いては，予測降雨の不確実性 7)に加え，ダム流入量のノ

地形・地質や蒸発散量などの気象状況に依存しており，イズによる不確実性を考慮する必要がある．ダム流入量

適切なパラメータを決めるのが困難である．一方，地形は，貯水位の変化量および流入、放流量三者の保存関係や地質が不変である場合は，大規模洪水の降雨パターンにより得られるが，この貯水位変化方式では観測されると河川水位やダムへの流入量はある程度の相関を持って貯水位の微小な振動が増幅され流入量のノイズとして観いることから，統計回帰モデルやその流出モデルとのハ測される 8)．LSTM による先行研究では，観測時に想定イブリッドモデルが考察されている 1), 2)．

されるノイズを入れて学習させても予測精度が上がる訳

河川の水位予測に対する統計回帰モデルとしては，近年 ANN や DNN などの多層パーセプトロン(MLP)が広くではなく，ノイズ除去の前処理が重要であることが示されている 5)．Fourier 変換を拡張した Wavelet 変換は，観適用されている 1), 2)．MLP では目的変数と説明変数の間測データを時間（または空間）ごとに周波数成分に分け，を全層結合できるため，容易にモデルを構築できるといそれぞれの成分に対する解像度で解析する手法であり 9)，

う利点がある．一方，隠れマルコフモデル 3)に基づく再ダム流入量のような非定常な信号のノイズ振動を除去す

帰型ニューラルネット(RNN)は，各時刻の状態量が現在るのに有効である．

I_157

一方，中小規模の出水では，ノイズに加え先行降雨なの手続きで 5 つのグループに分類する．

どによる土壌の状態も降雨イベントに対するダム流入量

・各年をダム流入量の年最大値で降順に順序付けし，の振る舞いに影響を及ぼす．これらは長時間前からの降順序 Lを 5で割った余り+1 をその年のラベル wとす雨の影響によるが，既往の流出解析で用いられている
RNN モデル 5)では単一の帰還路を展開して過去に遡る為，る(w = 1, 2, 3, 4, 5)．
・ラベル値で年を 5 つのグループに分類し，各イベン過去に長時間遡るほど，隠れ層の重みが勾配消失や無降

ト S_K を S 年の属するグループに振り分ける．

雨期間などの影響を受け予測精度が下がる可能性がある． 以下ではラベル wのグループを検証用，残り 4つのグループを学習用とする教師データのラベル値を wとする．

以上から，本論文ではダム流入量のノイズ振動にWavelet ノイズ除去を行い，それを説明変数に用いるここれにより，グループ wのイベントは，教師データ wでとによる予測精度の向上を検証する．また RNN にエンは検証用，残りの 4 つの教師データでは学習用となる．

コーダを付与することで長時間前からの降雨による影響を考慮するモデルを構築する．まず 2 章では中小規模の本来は学習用，検証用の他にテスト用を用意して精度評出水を含めたイベントデータの構築について説明し，3
章でそれぞれのイベントごとにダム流入量の Wavelet 変べるのに十分なテスト用イベントを確保するのが難しい

換によるノイズ除去の手法について示す．4 章，5 章で精度評価に用いる．

は，深層学習を用いた予測モデルの構築および学習手法について説明する．6 章では MLP および RNN による最適モデルの予測精度について比較および考察を行う．

価に用いるべきであるが，学習モデルの統計的性質を調ため，以下では各教師データに対する検証用イベントを

3. ダム流入量データの Wavelet ノイズ除去
以下では，2 章で示した 239 イベントのイベント開始
時刻を基準とした時刻 t でのダム流入量𝑄𝑄(𝑡𝑡)に対して，

2. 教師データの構築

間隔∆𝑇𝑇 = 1ℎ，期間𝑇𝑇𝑤𝑤 = 2𝑍𝑍 ∆𝑇𝑇での離散 Wavelet 変換を

ダム流入量予測の検討にあたり，流域面積約 130 km2 ， 行う．ただし，Zは𝑇𝑇𝑤𝑤 が1イベント幅𝑇𝑇𝑤𝑤 = 120 ℎを含むような最小の整数 Z=7 とし，𝑇𝑇𝑤𝑤 = 128 ℎとする（1 イベ
総貯水容量約 2 × 108 m3で県内用水の大部分を賄っている Aダムを対象する．Aダムの上流には流量を調整する施設がなく，上流域の降雨で流入量が決まる．過去の中小規模を含めた出水のデータを活用するため，1981年から 2020 年までの 1 時間(1ℎ)ピッチの A ダム流入量および Aダム上流域の流域平均雨量を用いる．
降雨期におけるダム流入量予測を行うために，上記期間内の年 S での年最大 24 時間累積降雨期間を求め，その前後 48 ℎを合わせた計120 ℎを年 Sの「年最大 24時間降雨イベント」S_1 とする．次に，そのイベントを除いた期間での年最大 24 時間降雨イベントを抽出し，S_2 とする．以下，イベント期間外での年最大 24 時間累積降
雨が 30 mm を下回るまでこの操作を繰り返し，年 S の K

ントの始点𝑡𝑡𝑠𝑠 の前4 ℎに𝑄𝑄(𝑡𝑡𝑠𝑠 )，終点𝑡𝑡𝑒𝑒 の後4 ℎ に𝑄𝑄(𝑡𝑡𝑒𝑒 )を付与し，𝑄𝑄(𝑡𝑡)を𝑇𝑇𝑤𝑤 内に拡張する）．𝑚𝑚 を 0 以上の整数とし，各イベントの時刻 t を𝑡𝑡𝑚𝑚 = 𝑚𝑚∆𝑇𝑇で離散化すると，離散 Wavelet 変換での時刻𝑡𝑡𝑚𝑚 での実績ダム流入量𝑄𝑄𝑚𝑚 ≡𝑄𝑄(𝑡𝑡𝑚𝑚 )は，正規直交基底を成す離散Wavelet関数𝜓𝜓𝑗𝑗,𝑘𝑘 (𝑡𝑡𝑚𝑚 )による変換係数𝜔𝜔𝑗𝑗,𝑘𝑘 の線形重ね合わせで，次式 のように復元できる 9)．

𝑄𝑄�𝑚𝑚 ≈ ∑𝑗𝑗,𝑘𝑘 𝜔𝜔𝑗𝑗,𝑘𝑘 𝜓𝜓𝑗𝑗,𝑘𝑘 (𝑡𝑡𝑚𝑚 )(1)

ただし𝑗𝑗, 𝑘𝑘は，それぞれ周波数成分および時間成分を表す．Wavelet ノイズ除去手法の一つである hard ノイズ除去では，式(1)に対してある決められた閾値以下の𝜔𝜔𝑗𝑗,𝑘𝑘 をゼロとして除去する 10)．ただし閾値が小さいとノイズが番目「年最大 24 時間降雨イベント」を S_K と表記する． 残り(variance 大)，大きいと形がノイズのない真の波形からずれる(bias 大)．したがって，閾値の値にはvariance
以下ではこの手続きを 1981 年から 2020 年までの全て+ bias が極小になる最適解を適用するのが望ましい．

イベント開始時刻からの時間(h)(a) 2001_02

凡例

ダム流入量(m3/s)

ダム流入量(m3/s)

ダム流入量(m3/s)の年に適用して 239 のイベントを取得し，それらを以下イベント開始時刻からの時間(h)(b) 2001_01

実績
Wavelet
ノイズ除去
イベント開始時刻からの時間(h)(c) 2001_07

図-1 Wavelet ノイズ除去されたダム流入量の復元波形

I_158

|Ev|

|Jpe|

ダム流入量のピーク値(m3/s)

ダム流入量のピーク値(m3/s)

図-3 239イベントに対する Wavelet ノイズ除去された

図-2 239イベントに対する Wavelet ノイズ除去された流出ボリューム相対誤差(Ev)の絶対値

ピーク流入量相対誤差(Jpe)の絶対値

bias を実測値𝑄𝑄𝑚𝑚 とノイズなしの値との平均 2 乗誤差

ごとに色分けして示すと，それぞれ図-2,3のようになる．

(MSE)で表すと、𝑄𝑄𝑚𝑚 が N個のデータ点の区分多項式で近Jpen の絶対値(図-2)から，Wavelet ノイズ除去では，ダム流�2 log 𝑁𝑁 𝜎𝜎 (universal threshold)の形で近似できる ．ただし𝜎𝜎は𝜔𝜔𝑗𝑗,𝑘𝑘 の分布の標準偏差である．以下では，非ガことが分かる．また 400 m3/s 以上のイベントでは，ピー
ク相対誤差はほぼ 5%未満となることが確認できる．一ウス型の分布に対し，𝜎𝜎を中央値からのずれに置き換え

方， Ev の絶対値の分布(図-3)では，ほぼ全ての出水に対た以下の Visu Shrink を用いる 11)．

して相対誤差は 1 %未満になっており，Wavelet ノイズ除似できる場合，閾値の最適解は N>>1 の極限で， 𝜆𝜆 ≈10)

入量のピーク値が大きいほど，ピーク誤差は小さくなる

去では流出ボリュームを保ちながら，ノイズ成分を除去
𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀�𝜔𝜔𝑗𝑗,𝑘𝑘 �(2)�log 𝑁𝑁していることが分かる．
0.6745
ただし，𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀�𝜔𝜔𝑗𝑗,𝑘𝑘 �は𝜔𝜔𝑗𝑗,𝑘𝑘 の分布の中央絶対偏差である．
𝜆𝜆 ≈以下では，Python のモジュールである PyWavelets12)を用い，各イベントのダム流入量に対して Daubechies Wave-

4. RNN 深層学習モデルの説明

let を用いた離散 Wavelet 変換を行う．定義から𝑄𝑄𝑚𝑚 のピーク付近での Wavelet 係数𝜔𝜔𝑗𝑗,𝑘𝑘 の値は，それ以外の時刻

まず，図-4(a)のように現時刻を基準に未来方向(LeadTime)と過去方向(UsageTime)に展開した window(図-10)での値よりも大きくなる．これより各イベント期間のダム流入量に対して Wavelet 変換を行うと，出水ピーク付
近での Wavelet 係数の中央値からのズレが大きくなる.し4(a)オレンジ枠)を用いて，単一RNNダム流入量予測モデルを構築する．windowへの展開は 1時間間隔で，目的変心に式(2)の閾値を超える係数の割合が増え，復元波形数（ラベル）は現時刻以降の 1 時間後のダム流入量，説明変数は window 区間のダム流入量と流域平均された時のピーク流量低減が抑制される．ただし閾値未満の低周間雨量とする．ただし LeadTime のダム流入量は予測時波成分を全て除去すると，bias が大きくなり波形を大きには未定なので，学習時の入力値にも１時刻前の出力値く変えてしまう可能性があるため，以下では式(2)の閾を与えるもとする（図-4(a)破線青矢印）．学習時には239 イベントのそれぞれに対して，イベント開始時刻とたがって出水規模が大きくなるほどピーク付近の値を中値以下で，最大周波数ω𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 = 2.0/∆𝑇𝑇に相当する周波数成分𝐽𝐽𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 のみを除去するものとし，以下のノイズ除去条件を用いる．
∗𝜔𝜔𝑗𝑗,𝑘𝑘=�

0𝜔𝜔𝑗𝑗,𝑘𝑘��𝜔𝜔𝑗𝑗,𝑘𝑘 � < 𝜆𝜆, 𝑗𝑗 = 𝐽𝐽𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 �(𝑂𝑂𝑂𝑂ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒)(3)∗
ノイズ除去条件式(3)で示される𝜔𝜔𝑗𝑗,𝑘𝑘の値を式(1)の𝜔𝜔𝑗𝑗,𝑘𝑘に代入して得られるノイズ除去後の波形を規模の異なる
3 つのイベントに対して図-1 に示す．これより，全体としての波形は出水規模に依らずほぼ保存していることがwindow 出発時刻を一致させ．イベント期間が重複し，同一の window が複数得られる場合は，一つの window のみを残し残りは排除する．対象流域での表面流出による降雨との時間相関は 1～2 時間であるが，中小規模洪水への長時間の流出の影響を考慮して，以下ではUsageTimeを過去に 6時間まで延ばし，LeadTime を 24時間とする．ただし単一の RNN では各 windowの出発時刻の隠れ層(RNN Unit)への入力値(図-4破線赤矢印)がゼロになり，6 時間前からの流出の影響が含まれない．したが分かる．
次に各イベントの時刻 𝑡𝑡𝑚𝑚 での Wavelet ノイズ除去後のダム流入量を𝑞𝑞𝑚𝑚 ，実績流入量𝑄𝑄𝑚𝑚 のピーク時刻の𝑚𝑚を𝑚𝑚 = 𝑝𝑝 で表す．ピーク流入量の相対誤差𝐽𝐽𝑝𝑝𝑝𝑝 ≡ (𝑞𝑞𝑃𝑃 −𝑄𝑄𝑃𝑃 )/𝑄𝑄𝑃𝑃 および流出ボリュームの相対誤差𝐸𝐸𝑣𝑣 ≡ (∑ 𝑞𝑞𝑚𝑚 −って 6 時間以上前の降雨などの影響を，図-4(b)中緑枠で示す別の RNN モデル(エンコーダ)で表現し，単一 RNNモデルの window の初期時刻(UsageTime 6 時間)の RNN
Unit に連結したモデルを構築する．これにより，図-4(b)∑ 𝑄𝑄𝑚𝑚 )/ ∑ 𝑄𝑄𝑚𝑚 の絶対値を各イベントをグループラベル w
I_159

UsageTime

LeadTime

現時刻

凡例
1時刻後のダム流入量
ダム流入量
各時刻での出力
流域平均雨量RNN(GRU) Unit
単一 RNNモデル
エンコーダ
RNN Unitの入力ベクトル
RNN Unitの出力ベクトル
RNN Unitの初期入力ベクトル

ラベル
出力層
隠れ層
入力層

(a) 単一 RNN モデル(b)エンコーダ付き RNN モデル
図-4 RNNの window (a)単一 RNN モデル, (b) エンコーダ付き RNN モデル.
(単一 RNNモデルでは，同じ型のネットワークが現時刻を基準に未来方向[LeadTime]と過去方向[UsageTime]に 1 時間間隔で展開されている．ラベルは 1 時刻後のダム流入量とし，LeadTime では 1時刻前の出力(紫). )表-1 ハイパーパラメータの指定
最適化手法
活性化関数
ミニバッチサイズ
隠れ層の数
各隠れ層のノード数

MLP
Adam
Leaky ReLU
8, 16, 32
1, 240, 60, 80

表-2 精度検証のケース命名規則

RNN
RMSprop
Sigmoid, Tanh
8, 16, 32
140, 60, 80

ダム流入量

モデル

N = 実績
W = ノイズ除去

M = MLP
R = RNN

UsageTime(単一 RNN)3 = 3 時間
6 = 6 時間12 = 12 時間

UsageTime(エンコーダ)
無印 = エンコーダ無し
en6 = 6 時間
en9 = 9 時間の単一 RNN モデルへの初期入力値（赤矢印）にエンコ高止まりとなることから，以下では dropout 率ゼロとしーダによって過去の状態量に基づいた値が受け渡される.
異なる RNN の連結は，これまで seq2seq のような時系て早期終了を行い，検証用イベントに対するMSEの5エ13)

列エンコーダ・デコーダモデルに適用されている ．
Seq2seq では，エンコーダ部分が隠れ層を通してデコーダモデルで連結されている．以下ではエンコーダ部分を長時間流出用 RNN(図-4(b) 緑枠)，デコーダ部分を短時間流出用 RNN(図-4(b)オレンジ枠)とした連結 RNN モデルを用いる．ただし長時間流出用 RNN の展開を 3 時間間ポックの移動平均値が最小になったエポック数でのモデルを用いる．モデルの構築および学習には python3，Tensorflow2.6 および CUDA 11.5 のライブラリを用いる．

6. エンコーダ付き RNN モデルの予測の精度評価

以下では，単一 RNN にエンコーダ部を連結した効果
隔，短時間流出用 RNN の展開を 1 時間間隔とする．ま
24 時間のダム流入量予測をを見るために，LeadTime
た 3 時間間隔モデルでの雨量は 3 時間の累加雨量とする．
MLP，単一 RNN，エンコーダ付き RNN それぞれについ
また隠れ層の RNN Unit としては，計算負荷が少なく，LSTM と同等の性能を持つ GRU を用いる 14) ．て，学習・推論を実施し，予測精度を評価する．検討ケースは表-2 に示す項目の組み合わせを実施した．予測の精度評価には，ラベル値 w(1～5)の教師データを用い

5. 学習手法とハイパーパラメータの最適化た学習後モデルに，そのラベル値での検証用データを適用する．誤差評価の指標には，検証用データの 24 時間

以下では RNNに加え，単一 RNNと同じ説明変数，目的変数から成る MLP モデルを構築し予測精度の比較検後予測に対する二乗平均平方根誤差(RMSE)および流出ボリューム相対誤差を用いる．

証を行う．RNN，MLPのいずれも 5つの教師データグル

図-5 に正規化における規格化定数 ΔQ = 65.35 (m3/s)

ープに対してデータを正規化し，複数の window をまとで無次元化された検証データに対する RMSEを示す．実めたミニバッチを用い，各 window の現時刻以降の出力

績ダム流入量を用いた MLP モデルでは，UsageTime 3 時とラベルの間の MSE を誤差関数として確率的勾配降下間(NM3)より 6, 12 時間(NM6, NM12)がわずかに良い程度

法での学習を行う．学習の際のハイパーパラメータとしであった(図-5(a))．また，実績ダム流入量を用いた RNNては，MLP，RNN のそれぞれに事前検証から表-1 の値モデル(図-5(b))では，MLP モデル(図-5(a))よりも高い精を候補値として選び，複数の組み合わせの中から最適な度が得られており，単一 RNN(NR6)に比べて，エンコーものを見つける．また dropout 率を大きくすると MSEがダ付きRNNモデル(NR6_en6, R6_en9)がRMSEで0.02～0.03

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教師データラベル(b) RNN，実績流入量

教師データラベル(c) MLP，ノイズ除去流入量

ダム流入量 24h予測の RMSE

ダム流入量 24h予測の RMSE

ダム流入量 24h予測の RMSE

ダム流入量 24h予測の RMSE

教師データラベル(a) MLP，実績流入量

教師データラベル(d) RNN，ノイズ除去流入量

図-5 5 種類の教師データに対するダム流入量 24 時間予測の RMSE 比較

イベントの個数イベントの個数（縦棒は表-1 のハイパーパラメータでの学習モデルによる RMSE の範囲． □, 〇などの記号は RMSEの最小値．）

流出ボリューム相対誤差の絶対値(|Ev|)

流出ボリューム相対誤差の絶対値(|Ev|)(a)ノイズ除去の効果検証(b)エンコーダの効果検証図-6 239 の検証イベントの 24時間後の予測波形の流出ボリューム相対誤差の頻度分布の比較

ダム流入量(m3/s)

ダム流入量(m3/s)

凡例
実績Wavelet
ノイズ除去

イベント開始時刻からの時間 (h)イベント開始時刻からの時間 (h)(a)MLP による 24時間後の予測結果の比較(b)RNN による 24 時間後の予測結果の比較

図-7 イベント 2001_04 の 24時間後のダム流入量予測結果

布を示す．図-6(a)から Wavelet ノイズ除去の結果(赤程度向上している．
次に，ノイズ除去したダム流入量を説明変数および棒:WR6_en9)は実績流入量の結果(青棒:NR6_en9)と比べ，目的変数として学習を行い，上述と同様の検討を実施し|Ev|が低い値に分布しており，ダム流入量の収支を扱うた．この場合の，MLP および RNN でのノイズ除去され場合には有効であると考えられる．図-6(b)からエンコー

たラベルに対する RMSE をそれぞれ図-5(c), (d)に示す．

ダを用いた RNN モデルでは，単一 RNN モデルに比べてMLPの場合には，WM3よりも WM6，WM12の方がわずかに良くなるという実績流入量の結果図-5(a)と同様の傾|Ev|を低減させることが可能と考えられた．
最後に MLP および RNN での予測波形を，1 ピークの向を保ちつつ, 全体的に精度が上がっている(図-5(c))．一

典型的な波形でピーク値が 200 (m3/s)程度のイベント

方，RNN の場合には，UsageTime 6 時間(WR6)と 12 時間(2001_04)を選び比較した．MLP による 24 時間後の予測(WR12)の比較から，安易に UsageTime を長くすると精度波形(図-7(a))は，減衰期に波形が振動しており，ピークが低下する可能性がある事が示された．ただし，エンコも低く予測されている．これに対して，RNN を用いたーダを付けた場合には， 付け無い場合よりも精度向上

予測(図-7(b))では，ノイズ除去されたダム流入量波形としている事から，エンコーダを用いた RNN モデルは長概ね一致している．ただし，このイベントではエンコー期的な影響を考慮する方法として有用であると考えられダの有無でピーク値に大きく差は出ない結果となっている(図-5(d))．

る．他のイベントについても，エンコーダ付与によりピ

図-6 に，239の検証イベントの 24時間後の予測波形かーク値の精度に顕著な優位性が見られなかった．

ら求めた流出ボリューム相対誤差の絶対値|Ev|の頻度分

I_161

7. 終わりに研究， 第 33 回人工知能学会全国大会論文集,2Q1-J-203,2019.

本研究では，Wavelet ノイズ除去が，流出ボリューム6)

谷口 純一，小島 崇，曽田 康秀，福元 秀一郎，佐藤 尚，の大きな出水でのピーク流量を保存するという点で，ダ町田 佳隆，見上 哲章，永山 正典，錦織 俊之，渡邊 明

ム流入量のノイズ除去に適していることを示した. また
Wavelet ノイズ除去されたダム流入量を目的変数とする

技術論文集, Vol.25, pp.321-326, 2019.

ことにより，RNN ダム流入量予測精度におけるノイズ

英：Recurrent Neural Network によるダム流入量の予測, 河川7)の影響を考察した．今回は，小規模の一流域 による検討を行い，エンコーダ付き RNN で予測波形の精度の統計的優位性が示された．ただし，エンコーダの付与は個々のイベントのピーク値の予測精度には強く反映され三浦 奈都，宮本 崇，天方 匡純，安野 貴人，石井 明：ベ
イズ深層学習を用いた予報雨量の不確実性を考慮したダ
ム流入量の確率的予測, AI・データサイエンス論文集,
Vol.2, No.J2, pp.933-943, 2021.

8)中村 興一，藤間 聡，中村 篤史：ダム貯水池振動特性と貯水位平滑化について, 水工学論文集, Vol.48, pp.1387-1392,

なかった．これについては，長期降雨の影響の特徴量が2004.

全てエンコーダーに反映されていないなどの可能性もあ9)り．他の流域での検討も含め今後の検討課題としたい．

訳， Springer, 2003.
10) Jansen, M.: Noise reduction by wavelet thresholding. Lecture
Notes in Statistics Vol. 161. Springer, 2001.

参考文献
1)

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2017.

2)

中村 要介，関本 大晟，阿部 紫織，新井 章珣：RRIモデルとディープニューラルネットワークによる河川水位予測,
土木学会論文集 B1（水工学）, Vol.77, No.2, pp.I_313-I_318,
2021.

3)

C.M.ビショップ(元田 浩(監訳) ， 栗田 多喜夫(監訳) ，樋口知之(監訳) ，松本 裕治(監訳) ，村田 昇(監訳))：パターン認識と機械学習（下）, 丸善出版，pp.328-353，2008.

4)田村 和則， 加納 茂紀，三浦 心，山脇 正嗣，金子 拓史：
ダム流入量長時間予測への深層学習の適用 －ダム防災操作の効率化を目指して－, 土木学会論文集 B1（水工学）,
Vol.74, No.5, pp.I_1327-I_1332, 2018.

5)

天方 匡純，安野 貴人，藤井 純一郎，嶋本 ゆり，大久保 順一：データ非線形性とダム流入量予測精度に関するI.ドヴシー, ウェーヴレット 10 講. 山田道夫，佐々木文夫

11) Anutam and Rajni: Performance Analysis of Image Denoisingwith Wavelet Thresholding Methods for Different Levels ofDecomposition, The International journal of Multimedia & ItsApplications(IJMA), Vol.6, No.3, pp. 35-46, 2014.
12) Lee, G. R., Gommers, R., Wasilewski, F., Wohlfahrt, K. andO’Leary , A.: PyWavelets: A Python package for wavelet analysis, Journal of Open Source Software, 4(36), 1237,
https://doi.org/10.21105/joss.01237.
13) Sutskever, I., Vinyals, O. and Le, Q.V.: Sequence to Se-quence Learning with Neural Networks,
https://arxiv.org/abs/1409.3215v3, 2014.
14) Pan, M., Zhou, H., Cao, J., Liu, Y., Hao, J., Li, S. and Chen,
C.: Water Level Prediction Model Based on GRU and CNN,
IEEE Access, Vol.8, pp. 60090-60100, 2020.
(Received May 31, 2022)(Accepted September 1, 2022)

MODELLING AND EVALUATION OF ENCODER ATTACHED RNN FOR THE
PREDICTION OF DAM INFLOW DURING SMALL AND MEDIUM-SIZEDRAINFALL EVENTS
Yasuhide SOTA, Daiwei CHENG, Takashi KOJIMA, Akihide WATANABE
Satoshi WAKAMATSU and Toshiyuki NISHIKORI
Prediction of dam inflow for small and medium-sized rainfall events is strongly affected by the noise ofdam inflow, caused by the fluctuations of the reservoir’s water level. In addition, recurrent neural net-work(RNN), which is one of the prevailing deep learning models, have difficulty in adapting the condition ofthe basin preceding the target rainfall events. From these viewpoints, firstly, we applied Wavelet transforms
to reduce the noise of dam inflow during the flood period. Secondly, we proposed encoder attached RNN
to adapt the prior condition of the basin. Finally we compared it with multi-layer perceptron (MLP) toverify the accuracy of the predictions up to 24 hours.

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