重回帰法とニューラルネットワークによる熱帯低気圧の強度予報

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概要

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線形重回帰法と標準的なバックプロパゲーション・ニューラルネットワークによって、北西太平洋の熱帯的圧の12, 24, 36, 48, 60, 72時間先の強度予報を試みる。データは1960〜1990の31年間の北西太平洋の熱帯低気圧で、気候学的及び持続的予報的な8個の説明変数を用いる。ニューラルネットワーク・モデルによって説明される分散の割合は、すべての予報時間で重回帰モデルによる分散の割合より一貫して大きく、平均して12%の違いがある。ニューラルネットワーク・モデルによる強度予報の平均的な誤差の大きさは、誤差がほとんど等しい12時間先以外は、重回帰モデルによるものより10〜16%小さい。この研究は、熱帯低気圧の強度予報におけるニューラルネットワークの可能性を明瞭に示している。
社団法人日本気象学会の論文
1998-10-25

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