論文の概要: A Multi-Timestep LSTM Ensemble regressor for Enhanced Short-Term Runoff Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.26244v1
• Date: Fri, 14 Aug 2026 13:14:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.932483
• Title: A Multi-Timestep LSTM Ensemble regressor for Enhanced Short-Term Runoff Prediction
• Title（参考訳）: 短時間流出予測のためのマルチステップLSTMアンサンブル回帰器
• Abstract要約: イラン北西部のアジチャイ川は近年、水関連のストレスが増している。 本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークに基づく日次流出予測モデルを提案する。 このモデルは5つのLSTMユニットを組み合わせており、それぞれが2日から6日間の異なる時間間隔で訓練され、河川の流れの変動をよりよく捉えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2234742322758416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurately forecasting river runoff is key to managing water resources, controlling floods, and planning agriculture. This study examines the Ajichay River in northwest Iran, a major tributary of Lake Urmia that has experienced increasing water-related stress in recent years. We introduce a daily runoff prediction model based on Long Short-Term Memory (LSTM) networks. The model combines five LSTM units, each trained on different time intervals ranging from 2 to 6 days, to better capture variations in river flow patterns. To improve performance, each model was fine-tuned using Particle Swarm Optimization (PSO), a population-based optimization algorithm. The proposed approach was evaluated on unseen data from 2017-2018 using $R^2$, RMSE, and MSE as performance metrics. The results showed strong predictive accuracy, with $R^2$ values ranging from 74.95% to 91.42%. In addition, multiple feature-importance methods were applied to identify the most influential variables, providing further insight into the factors that drive runoff variations.
• Abstract（参考訳）: 川の流出を正確に予測することは、水資源の管理、洪水の制御、農業の計画に欠かせない。 イラン北西部のアジチャイ川は,近年,水害が増大しているウルミア湖の支流である。 本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークに基づく日次流出予測モデルを提案する。 このモデルは5つのLSTMユニットを組み合わせており、それぞれが2日から6日間の異なる時間間隔で訓練され、河川の流れの変動をよりよく捉えている。 性能向上のために,各モデルを人口統計量に基づく最適化アルゴリズムであるParticle Swarm Optimization (PSO) を用いて微調整した。 提案手法は、パフォーマンス指標として、R^2$, RMSE, MSEを用いて、2017-2018年の未確認データに基づいて評価した。 その結果,R^2$値は74.95%から91.42%と高い予測精度を示した。 さらに、最も影響力のある変数を識別するために複数の特徴重要度法を適用し、流出変動を引き起こす要因についてさらなる知見を提供した。

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