{"product_id":"ieej-bta2025-3-b-p2-3","title":"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","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ：\u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No：\u003c\/strong\u003e3-B-p2-3\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名：\u003c\/strong\u003e【A】令和７年電気学会基礎・材料・共通部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日：\u003c\/strong\u003e2025\/8\/27\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語)：\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名：\u003c\/strong\u003e原 脩也(立命館大学)，馬杉 正男(立命館大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語)： \u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード：\u003c\/strong\u003e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\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語)：\u003c\/strong\u003e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。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ：\u003c\/strong\u003e256Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":49643084546287,"sku":"IEEJ-BTA2025-3-B-p2-3-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_bumontaikai_fb064842-7534-43a5-aa35-09d56ae04a4f.png?v=1780541692","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-bta2025-3-b-p2-3","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}