降水量予測に適したニューラルネットワーク構造
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概要
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降水量予測に適したニューラルネットワークを構築するために, ネットワーク構造として4層フィードフォワード構造と3層ハイブリッド構造, また, 出力層の遷移関数として線型関数とシグモイド関数を用いた4種類のネットワークを作り, 降水量予測の問題に適用してスキルスコアを比較した.その結果, 3層ハイブリッド構造とシグモイド出力の組み合わせがもっとも良好な性能を示した.このことにより, ある問題に最適なニューラルネットワーク構造というものは, 取り扱うデータの性質によって変わるということが示唆される.
- 社団法人日本気象学会の論文
- 2001-12-31
著者
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