SCE-UA

報告書を2つ書き上げて、一息。
やるべきことがたまっています。

to-do list
・機械学習手法の特徴整理
・VisualSPHysics・・・ようやくtutorial ができました。
・文献収集・・・医療系画像診断の自動化など
・sagemaker
・タンクモデル、SCE-UA

最後の項目は最適化手法の一つで、タンクモデルで使われてきたようですね。
一連降雨ではピーク以外の時間も多く占めますので、 RMS 最小化の対象になり、ピークがなまってしまうようです。改善するには重み付けが必要です。それを実装した文献はすぐに引っ掛かりました。

杉原他ほか「SCE-UA法を用いたタンクモデルの構築と. それを用いた土砂災害発生危険基準線の設定」
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejsp/67/1/67_1_1/_pdf

ペナルティ関数（といってもただの重み）を手動で追加しているだけですが、これなら一気に複数の一連降雨、ピークに対して最適化が可能です。理論的ではないですが、実務向きです。

CLによる空振り低下を狙うのに、まず流量を合わせに行くのは手法として正しいのかわかりません。土壌雨量指数の推定精度が改善することと、空振り率低下には理論的繋がりがないからです。現行では、土壌雨量の推定精度が甘くても、CLの選択で調整すればよいでしょ、とも言えます。が、この文献で扱っているケースでは改善していました。たまたまなのか、一般化できるのかはわかりませんが、ある地域に限定すると、その傾向が得られる可能性を示していると思われます。

近年の降雨を用いた RBFN 値の更新とCLの再設定は必要ですから、それらと合わせて土壌雨量指数の精度向上進める手はあると思います。また、この手法であれば自動更新も可能ですよね。今後に期待しましょう。