書誌事項
- タイトル別名
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- TIME SERIES PREDICTION OF WAVE HEIGHT BY LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) NEURAL NETWORK
- チョウタンキ キオク ニューラルネットワーク LSTM オ モチイタ ナミ ダカ ノ ジケイレツ ヨソク ニ カンスル ケンキュウ
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説明
<p> 沿岸域の利用では精度の高い波浪予測が求められるが，力学的な手法で長期間の波高の時系列予測を行うことは膨大なコストがかかる．そこで，ニューラルネットワーク(NN)のような機械学習による予測が考えられる．近年では深層学習の発展が著しい．深層学習の中でも長短期記憶ネットワーク(LSTM)は，長期的な変動に加えて短期変動の時系列データ予測に適している．本研究の目的は，LSTMを用いて波高の時系列予測を行い，その適用性を検討することである．入力気象場の時空間範囲，LSTMを構築するためのパラメータの組み合わせを変え，それらが推定精度に及ぼす影響について検討した．過去の複数時刻の説明変数の入力等の時間的な要因，気象場の入力範囲等の空間的な要因，LSTMのパラメータ等のモデル条件の組み合わせを変え，それらが結果に及ぼす影響について比較した．</p>
収録刊行物
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- 土木学会論文集Ｂ２（海岸工学）
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土木学会論文集Ｂ２（海岸工学） 77 (2), I_151-I_156, 2021
公益社団法人 土木学会
