| 作成年度 | 2024年度 |
|---|---|
| 論文名 | RNNおよびLSTMを用いた海氷厚等の経時変化 の簡易予測法 |
| 論文名（和訳） | |
| 論文副題 | |
| 発表会 | 第71回海岸工学講演会 |
| 誌名（No./号数） | 土木学会論文集B2(海岸工学) |
| 発表年月日 | 2024/11/07 ～ 2024/07/31 |
| 所属研究室／機関名 | 著者名（英名） |
|---|---|
| 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 |
|---|
| 気候変動に対応した，より精度の高い海氷厚の将来予測や，過去に遡った海氷厚の推移，それらの統計的な評価等を目的として，ニューラルネットワーク（RNN,LSTM）を用いて，日射量，気温など5項目の気象データから海氷厚や寒さの指標となる氷上の熱収支量の経時変化の予測法を提案しその精度についても調べた．1日オーダーの周期的変動のある熱収支量の場合には，単純なRNNによっても良好に予測できること，海氷厚については，時間のシーケンスとして長期記憶の学習能力が高いLSTMが比較的良好に予測できることが分かった．また，日平均気温データの積算値（積算寒度）を入力データとして加えること，入力データを正規化すること，さらに複数の重みの初期値を用いたアンサンブル平均で評価するとさらに精度が向上すること等を示した |
| このサイトで提供される情報には、ＰＤＦファイルが使われています。ＰＤＦファイルをご覧頂くにはAdobeReaderが必要です、「Get AdobeReader」をクリックしてダウンロードしてください。 |  |
