ニューラルネットワーク法を用いた降雨・降雪レーダ画像の局所短時間予測 Local short-range prediction of cloud images of weather radar by a hybrid neural network method

この論文にアクセスする

この論文をさがす

著者

抄録

相互相関法とニューラルネットワーク法を併用したハイブリッド手法を開発して,降雨・降雪レーダ画像の局所短時間予測を行った.雲の移動速度は相互相関法を用いて,雲の状態(生成・消滅など)はニューラルネットワークの高速収束アルゴリズムであるkick-out法を用いて,学習し予測を行った.この方法により,7分30秒後の雲の予測は従来の手法より高速で誤差が少なく,リアルタイムで可能であることが示された.

A new prediction method of weather radar images (northern Tohoku District) is proposed, combining a cross-correlation method and a neural network method, called kickout method. Movement of the cloud is predicted by the cross-correlation method, and the change in echo strength by the kick-out method. The possibility of real-time prediction is shown. Compared with the prediction by standard neural network method, the present method is much faster and accurate.

収録刊行物

  • 雪氷  

    雪氷 61(3), 197-205, 1999-05-15 

    The Japanese Society of Snow and Ice

参考文献:  5件

参考文献を見るにはログインが必要です。ユーザIDをお持ちでない方は新規登録してください。

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10002384369
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00131221
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    03731006
  • NDL 記事登録ID
    4739843
  • NDL 雑誌分類
    ZM43(科学技術--地球科学--気象)
  • NDL 請求記号
    Z15-23
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
ページトップへ