記憶に基づく推論による天気予測 : 相互情報量による回答分布評価と気象庁との比較

概要

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現在まで我々は,記憶に基づく推論方式(Memory-Based Reasoning;MBR)の応用として天気予測システムWlNDOMを実装し,その評価を行っている[毛利93a,毛利93b].WlNDOMは,最大過去9年間('82~'90)分のアメダスおよび有人観測所の観測データを保持し,マッチングにより数時間(3~12時間)先の関東近辺の降水の有無を予測する.「気象状況が似ているならば,その後の天気も似ているだろう」という仮定のもとに,現在の気象状況(観測される降水や気圧などの分布)と類似した過去の時点をデータベースから検索し,その時点から数時間先の天気を,現在から同じ時間だけ先の天気の予測として回答する.本稿では,まず,実際の天気と予測した天気との相互情報量を用いて天気予測の回答分布を評価する方法を提案し,相互情報量による評価により,WlNDOMによる天気予測と多数派の天気しか回答しない単純な予測との比較が定量的に行えることを示す.次に,関東甲信地区の降水有無の予測について,WlNDOMによる予測と,気象庁による予測との正答率での比較を行う.WlNDOMは,全地域の平均値では気象庁の正答率に達していないものの,地域によっては気象庁の平均正答率に匹敵する高い正答率が得られている.
1994-09-20