機械学習による水位予測

2016年に DNN を利用した水位予測を試行していました。
https://phreeqc.blogspot.com/2016/11/using-deep-learning-4.html

それから8年が経過し、ようやく地下水チームからも機械学習による予測に興味を持つ方が現れ始めました。
8年の間に、"その3"で書き残していたように、いくつかのラグを有する特徴量を利用しないとうまく機能しないことがわかっています。また、決定木系の回帰では、渇水年など外挿となる予測が困難なことも体感しました（コチラの文献を見ると理解しやすいと思います）。

国内では Signate で自治体主催の水位予測コンペが開催されたり、関連文献も見かけるようになりました。が、国外のほうが圧倒的に進んでいると感じています。国内では物理ベースのモデル構築が好まれて、海外よりもより保守的だったのかもしれません。物理モデルの構築にはいくつかの仮定が必要であり、問題を包括的に理解しシンプルに表現する力量が必要です（昔の人は偉かった）。この力量が問われてきた世界では、仮定が必要なく、説明性も低い機械学習を学問として受け入れるのに抵抗があったのかもしれません。が、大量のデータを容易に得られる現代では、そこから新たな知見を発見するというデータ駆動型のアプローチも重要なんですよね。

関連する内容が、以下に書かれています。
Full article: Water level prediction using various machine learning algorithms: a case study of Durian Tunggal river, Malaysia

For example, in Malaysia, a physical-based model was developed to assess one river's floodplain and water level (Mohamad et al., Citation2014). In order to build such a physical model, there was the need to collect massive data and information on top of the cost involved in building such a physical model. Over time, numerical models overcame the limitations of the physics-based models. For instance, a numerical model was developed by (Wu et al., Citation2014) to forecast water levels at the Yangtze River. However, a study conducted by (Guan et al., Citation2013) reported that many errors were encountered during the development of a numerical model. Therefore, despite the noticeable improvements in the numerical models, they still have limitations, such as the need to mimic some of the physical phenomena to improve their accuracy and reliability.

Recently, data-driven techniques were shown to have overcome traditional models’ drawbacks and proved to be more accurate in modeling complex engineering problems. 

ま、データがたくさん必要なのは機械学習も同じです（いえ、それ以上）。が、仮定の必要がなく、ハイパーパラメータの調整さえすればあとは自動でモデルを構築してくれる、ほぼリアルタイムで予測結果を算出できる、しかも予測性能が高くなるとなれば、使わない手はないでしょう。合理性の観点から国外で進んだのかもしれません。

続く。