徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

1. 電気学会

1. (英) Hamada Atsushi / (日) 浜田 敦 / (読) はまだ あつし

   役割	任意
   貢献度	任意
   学籍番号	推奨

2. (英) Kawasaki Kensuke / (日) 川崎 憲介 / (読) かわさき けんすけ

   役割	任意
   貢献度	任意
   学籍番号	推奨

3. 鎌野 琢也

   役割	任意	共著
   貢献度	任意
   学籍番号	推奨

4. 鈴木 茂行

   役割	任意
   貢献度	任意
   学籍番号	推奨

5. 安野 卓([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.電気電子系.電気エネルギー分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.電気電子システムコース.電気エネルギー講座]/バイオイノベーション研究所(併任))

   役割	任意	共著
   貢献度	任意
   学籍番号	推奨

(日) ニューラルネットワークを用いた雷移動予測の基礎的研究

(日) 本論文では，LLSデータなどの手軽に得られるデータからニューラルネットワークを用いて前線雷の移動を予測する簡易な手法を提案している．ニューラルネットワークの目的は，前線雷の移動パターンを学習することであり，各エリアの過去30分間の落雷数を入力とし，次の30分間の落雷数を予測する．ニューラルネットワークの重みは，教師データと予測データが一致するようバックブロパゲーションアルゴリズムを用いて調整している．前線雷とみられる襲雷データを用いて学習させた緒果，ニューラルネットワークにより前線雷の移動バターンを学習できることが確かめられた．また，学習データと気象条件が類似した異なる前線雷のデータを予測した結果，雷移動予測ができる可能性のあることが確かめられた．しかしながら，雷移動パターンが学習に用いたパターンと異なる場合は，予測誤差が大きくなる傾向があった．