再帰型ニューラルネットワークを用いた大規模地震予測

カテゴリ：部門大会

論文No：3-B-p2-3

グループ名：【A】令和７年電気学会基礎・材料・共通部門大会

発行日：2025/8/27

タイトル(英語)：

著者名：原 脩也(立命館大学)，馬杉 正男(立命館大学)

著者名(英語)：

キーワード：地震,ニューラルネットワーク,電離層,電離圏総電子数,時系列分類

要約(日本語)：本研究は、電離圏総電子数(TEC:Total Electron content)に着目し、再帰型ニューラルネットワークを用いた大規模地震予測法の提案を目的とする。2014～2024年に発生した震度4以上の地震データを対象とした分類精度を評価した。この際、地震発生の1～3日前を基準として、TEC時系列データおよび多重解像度解析によるトレンド成分の2系列入力した結果、複数の分類条件について、地震の有無を90%以上の再現率で予測できることを確認した。

PDFファイルサイズ：256Kバイト