ニューラルネットワークを用いた局所的な気象予測法について
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概要
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現在の気象予報は,数値モデルが用いられているが,各格子間距離が最小域ですら30kmであり,局所的気象予測には適さない。そこで,階層型ニューラルネットワークを用いて,気象の局所的な非線形関数であるメカニズムを同定し,局所的な気象予測システムを構築する研究を行なった。今回用いたニューラルネットワークは4層構造で,秋田,八丈島,銚子,御前崎の気圧と羽田の風向・風速を教師データとしてしきい値,シナプス結合係数をバックプロパゲーション法で学習させ,羽田における実測値と学習結果について考察した。ケース・スタディーではあるが,このニューラルネットワークを基にした予測モデルは,局所的気象予測に関して有用であることを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-07-25
著者
-
師玉 康成
信州大学工学部情報工学科
-
関根 義彦
三重大学生物資源学部
-
山浦 弘夫
信州大学工学部情報工学科
-
師玉 康成
信州大学工学部
-
師玉 康成
信州大
-
師玉 康成
信州大学 工学部
-
松田 靖
三重大学生物資源学部
-
香村 悟
信州大学大学院
-
松田 靖
三重大学大学院
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