| 作成年度 | 2023年度 |
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| 論文名 | リカレントニューラルネットワーク(RNN)による海氷厚の推定法に関する一考察 |
| 論文名（和訳） | |
| 論文副題 | |
| 発表会 | 第39回寒地技術シンポジウム |
| 誌名（No./号数） | 寒地技術論文・報告集 Vol.39 |
| 発表年月日 | 2023/11/30 |
| 所属研究室／機関名 | 著者名（英名） |
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| 寒冷沿岸域チーム | 木岡 信治（KIOKA Shinji） |
| 寒冷沿岸域チーム | 石田麻衣子（Ishida Maiko） |
| 八戸工業大学 | 竹内貴弘（TAKEUCHI Takahiro） |
| 抄録 |
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| 港内結氷対策，氷海中の船舶航行の効率性・安全性，海洋・沿岸構造物等に作用する海氷の荷重推定など，氷海域における工学的諸問題の定量評価等のための重要なファクターのひとつに海氷厚が挙げられる．海氷厚は過去に遡って多くのデータが揃っていないことが少なくなく，筆者等は，気象データから熱収支を推定し，それらを境界条件とし，海氷の相変化に関する数理モデルとその数値計算法を構築しており，過去の気象データから氷厚を推定することも可能である．他方で，さらに簡便に氷厚を推定するひとつの方法として，気象データからAIによる推定法を検討している．本報では，リカレントニューラルネットワーク（RNN）を用いて，気象データから氷厚の時系列データの推定を試み，その適用可能性と展望について検討を加えた |
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