会誌「電力土木」

　出水時のダム管理事務所では，数時間先のダム貯水池への流入量を予想し，ダム下流河川に急激な水位上昇を引き起こさないよう，ゲート放流の開始時刻や放流量を判断する。これらの作業を支援するダム流入量予測モデルが導入されている事務所もあるが予測精度の関係上，最終的なゲート操作は，様々な情報を加味したダム管理者の経験的判断に依るところが大きい。そこで，出水時のダム操作支援を目的に，深層学習方式の一種である LSTM(Long Short-Term Memory)を活用し，ダム上流域の水文量からダム流入量を予測する手法を検討した。

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