深層学習を用いた風速の短時間予測の試み

• 森脇 亮

  愛媛大学 理工学研究科生産環境工学専攻

• 今村 実

  愛媛大学 理工学研究科生産環境工学専攻

• 全 邦釘

  愛媛大学 理工学研究科生産環境工学専攻

• 藤森 祥文

  愛媛大学 理工学研究科生産環境工学専攻

書誌事項

タイトル別名

• SHORT TERM PREDICTION OF WIND SPEED BY USING DEEP LEARNING

抄録

風の流れは非線形現象であるため，ある地点の風が次の瞬間にどう変化していくかを予測することは一般には難しい．ところが，地上の風速変動は大気境界層内の乱流現象の一部として出現するため，完全にランダムな現象ではなく乱流構造の通過に伴う「くせ」を持っている．本研究では，深層学習（ディープラーニング）の一つであるLSTM（Long Short-Term Memory）を用いて風速変動の「くせ」を学習させ，現在から10秒先までの風速変動の予測を試みた．また接地層乱流の性質を考慮しながら入力条件による予測精度の変化を検討した．リードタイムが長くなるにつれて予測精度は低下するが，適切な学習時間長さを設定したり，鉛直風速を入力条件に加えることが風速の予測精度を向上に寄与することが確認できた．

収録刊行物

• 土木学会論文集Ｂ１（水工学）

  土木学会論文集Ｂ１（水工学） 74 (4), I_229-I_234, 2018

  公益社団法人 土木学会

キーワード

• Deep-Learning
• wind speed
• prediction
• turbulent flow
• long short term memory

詳細情報

• CRID: 1390845713074198656
• NII論文ID: 130007628200
• DOI: 10.2208/jscejhe.74.i_229
• ISSN: 2185467X
• Web Site: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejhe/74/4/74_I_229/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可