CREATION AND VERIFICATION OF A PRETRAINED MODEL FOR RIVER FLOOD PREDICTIONS

Author:

KIMURA Nobuaki1,MINAKAWA Hiroki1,FUKUSHIGE Yudai1,BABA Daichi2

Affiliation:

1. 農研機構 農村工学研究部門

2. (株)アーク情報システム アドバンストテクノロジー部

Publisher

Japan Society of Civil Engineers

Reference11 articles.

1. 1) OpenAI : New GPT-3 capabilities: edit & insert. https://openai.com/blog/gpt-3-edit-insert (Accessed on 31 May 2023)

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4. 4) 一言正之,荒木健,箱石健太,遠藤優斗:深層学習を用いたダム流入予測における学習データ拡張の適用性検証,土木学会論文集 B1(水工学),78巻 2号,pp. I_175-I_180,2022.[Hitokoto, M., Araki, T., Hakoishi, K. and Endo, Y. : Evaluation of applicability of data augmentation method for sam inflow prediction using deep learning, J. JSCE Ser. B1 (Hydraul. Eng.), Vol. 78, Issue 2, pp. I_175-I_180, 2022.]

5. 5) Kimura, N., Yoshinaga, I., Sekijima, K., Azechi, I. and Baba, D. : Convolutional neural network coupled with a transfer-learning approach for time-series flood predictions, Water, Vol. 12, Issue 1, 96, 2020.

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