| 研究課題/領域番号 |
16K01339
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
自然災害科学・防災学
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| 研究機関 | 富山高等専門学校 |
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研究代表者 |
古山 彰一 富山高等専門学校, 電子情報工学科, 教授 (90321421)
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| 研究分担者 |
千葉 元 大島商船高等専門学校, その他部局等, 教授 (20369961)
水本 巖 富山高等専門学校, その他部局等, 教授 (40239257)
加藤 茂 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (40303911)
岡辺 拓巳 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (50464160)
有田 守 金沢工業大学, 工学部, 准教授 (80378257)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 人工知能 / ニューラルネットワーク / 海岸工学 / 水位予測 / 潮位 / 防災 / 高潮 / 富山湾 / GPU / 高波 / シミュレーション / 浸水 / 潮位データ / 津波 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
富山湾沿岸域について人工知能を用いた水位予測システムについて検討を行った。本研究ではニューラルネットワーク（NN）を用いることで予測する事を試みた。天文潮予測だけでは考慮されない、気象の影響や地形の影響も含めた予測が可能となる。本研究では過去24時間の１時間ごとの水位データから、将来24時間の１時間ごとの水位を予測する事を検討した。過去に取得された２００８年１２月１７日から２００９年２月３日に富山湾沿岸域で取得された水位データを用いて、NNを用いた水位予測を行い平均誤差が3cmと小さい結果が得られた。本手法がリアルタイム潮位予測に適用可能であることを示すことができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ウォーターフロント計画や、居住地の設定、防波堤等の沿岸構造物、港湾整備などを考える際には、高波や津波などの短期的に突発的に生じる災害以外にも、地球温暖化による水位変動を考慮した潜在的な洪水リスクについても長期的に検討する必要があり、本研究は実際に観測されたデータをもとに将来予測を行う事から、このような長期的な観点での減災、防災に大きな役割を果たし社会的意義は大きいと考えられる。学術的な意味としては、情報科学的なエリアである人工知能および高性能処理の部分と、海外防災などの社会基盤分野との融合があげられ、専門性、社会性の両面で大きな意義がある。
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