| 講演名 | 1995/7/27 階層型ニューラルネットによる定量解析と気象予測 柳野 健, 高田 伸一, |
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| 抄録(和) | 大気現象は非線形系である。ローレンツが指摘したように,初期状態の極微小な差異が劇的に増幅する可能性を秘めている。しかし無秩序的混沌ではない。さまざまなスケールの現象が共生している。数値予報モデルでは地球大気を支配する非線形の物理方程式をスーパーコンピューターを使って数値解法により解く。このモデル大気の未来予測情報から現実大気の未来予測へ翻訳する工程でニューラルネットを活用する。まず満たすべき条件を定義し,次に選択したニューラルネットの学習能力を吟味する。そして天気翻訳へ応用し,従来法と比較する。 |
| 抄録(英) | Atmospheric Phenomina are non-lenear systems. There are posibilities that the initial small defference rapidly develop, as Lorenz pointed out. But, this does not mean disorder. Atmosphere includes various scale phenomena. In Numerical Prediction Model, the non-lenear equations about atmosphere are solved by numerical method using Super Computer. We apply Neural Networks to translate numerical weather prediction to weather prediction. First, we define the condition to be satisfied. Second, we reserch the selected Neural Networks. Third we apply the Neural Networks to weather prediction, and compare with conventional method. |
| キーワード(和) | ニューラルネットワーク / 天気翻訳 / 気象予測 |
| キーワード(英) | Neural Networks / Weather translation / Weather prediction |
| 資料番号 | |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1995/7/27(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 階層型ニューラルネットによる定量解析と気象予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Quantitative Analysis and Application to Weather Prediction by Newral Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Networks |
| キーワード(2)（和/英） | 天気翻訳 / Weather translation |
| キーワード(3)（和/英） | 気象予測 / Weather prediction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 柳野 健 / Ken Yanagino |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 気象庁予報部 Japan Meteorological Agency, Forecast devision |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 高田 伸一 / Shin'ichi Takada |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 気象庁予報部 Japan Meteorological Agency, Forecast devision |
| 発表年月日 | 1995/7/27 |
| 資料番号 | |
| 巻番号（vol） | vol.95 |
| 号番号（no） | 189 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |