書誌事項
- タイトル別名
-
- STATISTICAL PREDICTION OF TIME SERIES OF WIND SPEED AND WAVE HEIGHT BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
- タタミコミ ニューラルネットワーク CNN オ モチイタ フウソク ・ ナミ ダカ ノ ジケイレツ ノ トウケイテキ ヨソク
この論文をさがす
説明
<p> 近年気候変動による影響評価研究が精力的に進められており，高潮や波浪の海象予測のニーズは高まっているが，力学モデルで高潮や波浪の長時間積分を行うには計算コストの問題がある．本研究では，深層学習(CNN: Convolutional Neural Network)を用いて空間的に気象情報を入力し，風速や波高といった海象の時系列を予測した．説明変数の組み合わせや気象場の入力範囲等の物理的要因と，ハイパーパラメータのようなCNNの計算条件を変化させ，これらが結果に及ぼす影響についても比較した．伊勢湾と太平洋上の点を対象に行った風速の予測では，瞬時値の気圧場を入力することで精度よく予測できた．伊勢湾と鳥取を対象に行った波高の予測では，うねりを伴うため風速の時刻歴を入力することで精度良く予測できた．過去の気象情報の時系列を入力して，学習期間 (学習データ数) を増やすことで，高い波高も予測できた．</p>
収録刊行物
-
- 土木学会論文集Ｂ２（海岸工学）
-
土木学会論文集Ｂ２（海岸工学） 75 (2), I_139-I_144, 2019
公益社団法人 土木学会
