階層LSL型ニューラルネットによる大雪発現の特定
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
日本の北海道,東北,北陸は世界有数の多雪地帯である。多量の降雪は,交通や社会生活を著しく妨げる。大雪日を特定できれば重要な情報となる。大雪になるには,ある気象条件を必要とするはずである。階層LSL型ニューラルネットによって,大雪条件を特定できるかどうか試みた。さらに,忘却法による構造学習によって主要な因子を探索した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-17
著者
関連論文
- A201 20km格子全球大気モデルによる地球温暖化実験結果の概要(気候システムII)
- B166 水平解像度20km大気モデルによる地球温暖化予測タイムスライス実験(気候システムII)
- ニューラルネットによる気象予測 第2報
- ニューロによる大雪気象条件の特定
- 階層LSL型ニューラルネットによる大雪発現の特定
- ニューロ天気予測
- 階層LSL型ニューラルネットによる天気分類と予測