階層型ニューラルネットワークを用いた雷放電の予測

カテゴリ：部門大会

論文No：3-B-p2-4

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：瀬戸上 昇真(立命館大学)，Park Gipyo(立命館大学)，後藤 廉矢(立命館大学)，馬杉 正男(立命館大学)

著者名(英語)：

キーワード：lightning discharge,neural network,summer thunderstorm,winter thunderstorm

要約(日本語)：本稿では、雷障害対策に向けて、階層型ニューラルネットワークを用いた雷放電予測モデルの提案を目的とする。雷発生前の気温、湿度、平均風速を入力変数として、1分当たりの雷発生レベル(雷なし、雷1回、雷2回以上)の学習評価を行った結果、雷発生40分前の条件について、夏季雷では80%、冬季雷では79%の予測精度が得られた。また、入力変数を発生40分前から、発生10分前まで減少させることで夏季雷では11%、冬季雷では7%の予測精度の低下が確認された。

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