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登録内容 (EID=118722)

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○種別 (必須): □その他·研究会 [継承]
○言語 (必須): □日本語 [継承]
○招待 (推奨):
○審査 (推奨):
○カテゴリ (推奨):
○共著種別 (推奨):
○学究種別 (推奨):
○組織 (推奨): 1.電気学会 [継承]
○著者 (必須): 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):
[継承]
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):
[継承]
3.鎌野 琢也
○役割 (任意): □共著 [継承]
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
[継承]
4.鈴木 茂行
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
[継承]
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 [継承]
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
[継承]
○題名 (必須): □(英)   (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   [継承]
○副題 (任意):
○要約 (任意): □(英)   (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．   [継承]
○キーワード (推奨):
○発行所 (推奨): □電気学会 [継承]
○誌名 (必須): □電気学会研究会資料 ([電気学会])
○ISSN (任意):
[継承]
○巻 (必須):
○号 (必須): □ED-94-110 HV-94-69 [継承]
○頁 (必須): □147 152 [継承]
○都市 (必須):
○年月日 (必須): □西暦 1994年 10月 初日 (平成 6年 10月 初日) [継承]
○URL (任意):
○DOI (任意):
○PMID (任意):
○CRID (任意):
○WOS (任意):
○Scopus (任意):
○評価値 (任意):
○被引用数 (任意):
○指導教員 (推奨):
○備考 (任意):

標準的な表示

和文冊子 ● 浜田 敦, 川崎 憲介, 鎌野 琢也, 鈴木 茂行, 安野 卓 : 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, 電気学会研究会資料, (巻), No.ED-94-110 HV-94-69, 147-152, 1994年10月.
欧文冊子 ● Atsushi Hamada, Kensuke Kawasaki, Takuya Kamano, Takayuki Suzuki and Takashi Yasuno : 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, The Papers of Technical Meeting, IEE JAPAN, (巻), No.ED-94-110 HV-94-69, 147-152, Oct. 1994.

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