2024-03-29T07:09:21Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002079042023-04-27T10:00:04Z01164:02592:10084:10406
局地的豪雨の予測方式の検討-機械学習による雨雲レーダ画像の推移予測-A Study on Prediction Scheme for Local Heavy Rainfall : Prediction of Changes of Heavy Rain Areas in Weather Radar Images by Machine Learningjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00207802/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=207904&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2020 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.大阪工業大学大学院情報科学研究科大阪工業大学大学院情報科学研究科大阪工業大学大学院情報科学研究科今井, 励哉狩田, 亮大島, 一能近年日本の各地域で増加している局地的豪雨への対策として,機械学習による予測方式を検討している.今回,国土交通省が運営しているリアルタイム雨量観測システム(XRAIN)の雨雲レーダ画像を用いて,CNN により大学周辺地域での局地的豪雨の予測を行い,予測時間と予測精度の関係を評価した.また,雨量分布の数値データを用いた予測方式との精度の比較についても考察する.We have been studying a prediction scheme using machine learning as a countermeasure against the local heavy rainfall that has been increasing in each region of Japan in recent years. This time, we tried to predict local heavy rainfall in the area around the university by using the rain cloud radar images of the real-time rainfall observation system (XRAIN) and CNN (Convolutional Neural Network) machine learning technology. The relationship between prediction time and prediction accuracy are studied and evaluated. We also consider a comparison of accuracy with the prediction method using numerical data of rainfall distribution.AN1009593X研究報告アルゴリズム(AL)2020-AL-1802152020-11-182188-85662020-11-17