Stacked Recurrent Neural Networkによる桜島噴火予測

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タイトル別名
  • Predicting Eruptions of Sakurajima by Stacked Recurrent Neural Network

抄録

<p>火山の噴火は時として多くの人々に甚大な被害をもたらす。本稿では桜島に設置 されている観測装置(伸縮計)から得られる時系列センサーデータから火山噴火 を予測する我々の試みについて述べる。伸縮計の100分間のデータをもとに、 その直後の60分間の火山の状態が"噴火"か"非噴火"かを予測することが目標である。 Stacked Recurrent Neural Networkを用いて、平均F値66.1%の精度を達成した。 また、時系列データを"Non-eruption"、"May-eruption"、"Warning"、"Critial" の4つのカテゴリに分類する4段階警告システムを提案する。"Critial"カテゴリ における爆発的噴火の割合は51.9%であった。</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390001288047404800
  • NII論文ID
    130007423841
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2018.0_2a102
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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