神経回路網モデルを用いた高速気象予測
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概要
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レーダ画像を用い、神経回路網モデル(以下、NNと略記)により雨雲のダイナミックスを学習して、降雨、降雪の短時間(30分-3時間)予測する手法を提案した。しかしながら、リアルタイムに予測するためには、学習時間に検討の余地が残されている。そこで、本稿では高速学習アルゴリズムとしてKick Out法を用いることにより、予測時間が約1/10に短縮することを報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-09-26
著者
-
曽根原 登
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
篠沢 一彦
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
落合 慶広
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
篠沢 一彦
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
鈴木 英人
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
Sonehara Noboru
The National Institute Of Informatics
-
鈴木 英人
NTT ヒューマンインタフェース研究所
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