興味深く研究成果を拝見させて頂きました。出水時の予測結果は、多くの流域で、許容範囲内で納まっているようで（スライド9，10）、本研究の目標を概ね達成されたのだろうと思います。資料に拠れば、許容範囲は現場の状況から決まっているようですが、今後、実測値とのピーク水位の水位差や時間遅れについて、予測精度の更なる向上を求められた場合に、降雨分布パターンの追加入力に加えて（外れ値が多い流域はこれで改善できるのかも知れませんが）、それ以外にも、工夫が必要なご知見等はありますでしょうか？
コメントありがとうございます． 予測精度の向上に向けた対応としては， ①水位差や流量の予測 ②寄与度に応じた入力項目の削減 が挙げられると思ってます． ご存じのことと思いますが，機械学習の予測精度を高めるには質の良い学習を実施することが必要になります． ①について，現在は水位を直接求めておりますが，降雨に直接関係する流量や水位上昇量を推定して水位に換算すると予測精度が高まるのでは？と思っております． また②について，説明変数（入力項目）の寄与度を求め，寄与度が低い項目を削除することで予測精度が高まる可能性があると思っております． ①，②については今後の課題とはなりますが，精度向上効果の検討として進めていこうと思っております．
大野様；ご返答ありがとうございます。②の入力項目を絞っていくことは、新たな視点です（手っ取り早く、データを沢山追加していけば良いと考えがちでした）。頂いたご知見を当方の研究にも応用できればと考えています。ありがとうございました。
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大野 剛大野 剛大野 剛大野 剛
興味深く研究成果を拝見させて頂きました。出水時の予測結果は、多くの流域で、許容範囲内で納まっているようで（スライド9，10）、本研究の目標を概ね達成されたのだろうと思います。資料に拠れば、許容範囲は現場の状況から決まっているようですが、今後、実測値とのピーク水位の水位差や時間遅れについて、予測精度の更なる向上を求められた場合に、降雨分布パターンの追加入力に加えて（外れ値が多い流域はこれで改善できるのかも知れませんが）、それ以外にも、工夫が必要なご知見等はありますでしょうか？
コメントありがとうございます．
予測精度の向上に向けた対応としては，
①水位差や流量の予測
②寄与度に応じた入力項目の削減
が挙げられると思ってます．
ご存じのことと思いますが，機械学習の予測精度を高めるには質の良い学習を実施することが必要になります．
①について，現在は水位を直接求めておりますが，降雨に直接関係する流量や水位上昇量を推定して水位に換算すると予測精度が高まるのでは？と思っております．
また②について，説明変数（入力項目）の寄与度を求め，寄与度が低い項目を削除することで予測精度が高まる可能性があると思っております．
①，②については今後の課題とはなりますが，精度向上効果の検討として進めていこうと思っております．
大野様；ご返答ありがとうございます。②の入力項目を絞っていくことは、新たな視点です（手っ取り早く、データを沢山追加していけば良いと考えがちでした）。頂いたご知見を当方の研究にも応用できればと考えています。ありがとうございました。