論文の概要: Stream-Flow Forecasting of Small Rivers Based on LSTM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05681v1
• Date: Thu, 16 Jan 2020 07:14:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 00:30:17.660670
• Title: Stream-Flow Forecasting of Small Rivers Based on LSTM
• Title（参考訳）: LSTMによる小河川の流れ予測
• Authors: Youchuan Hu, Le Yan, Tingting Hang and Jun Feng
• Abstract要約: 本稿では,Long-Short Term Memory(LSTM)ディープラーニングモデルを用いて,予測を行う新しい手法を提案する。 本研究は,中国湖西省の1つの水文局の河川流量データと,周辺11の降雨局の降水データを収集し,河川流量データの予測を行った。 平均二乗誤差(RMSE)、平均絶対誤差(MAE)、判定係数(R2)の3つの基準を用いて予測結果を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.921808417990452
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stream-flow forecasting for small rivers has always been of great importance, yet comparatively challenging due to the special features of rivers with smaller volume. Artificial Intelligence (AI) methods have been employed in this area for long, but improvement of forecast quality is still on the way. In this paper, we tried to provide a new method to do the forecast using the Long-Short Term Memory (LSTM) deep learning model, which aims in the field of time-series data. Utilizing LSTM, we collected the stream flow data from one hydrologic station in Tunxi, China, and precipitation data from 11 rainfall stations around to forecast the stream flow data from that hydrologic station 6 hours in the future. We evaluated the prediction results using three criteria: root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination (R^2). By comparing LSTM's prediction with predictions of Support Vector Regression (SVR) and Multilayer Perceptions (MLP) models, we showed that LSTM has better performance, achieving RMSE of 82.007, MAE of 27.752, and R^2 of 0.970. We also did extended experiments on LSTM model, discussing influence factors of its performance.
• Abstract（参考訳）: 小さな河川の河川流量予測は、常に非常に重要であるが、より少ない河川の特徴のために比較的困難である。 この分野では人工知能(AI)手法が長い間使われてきたが、予測品質の改善はまだ進行中である。 本稿では,時系列データ分野を対象としたLong-Short Term Memory(LSTM)ディープラーニングモデルを用いて,予測を行う新しい手法を提案する。 LSTMを用いて,中国・湖西省の1つの水文局からの河川流量データと11の降雨局からの降水データを収集し,今後6時間にわたってその水文局からの河川流量データを予測した。 平均二乗誤差 (RMSE) , 平均絶対誤差 (MAE) , 判定係数 (R^2) の3つの基準を用いて予測結果を評価した。 LSTMの予測とSVR(Support Vector Regression)モデルとMLP(Multilayer Perceptions)モデルとの比較により,LSTMは82.007のRMSE,27.752のMAE,0.970のR^2を達成できた。 また,LSTMモデルの拡張実験を行い,その性能への影響について検討した。

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