深層学習を用いた降水量の時系列予測における標高データの影響評価

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC15-7

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Assessment of the Impact of Elevation Data on Time-Series Prediction of Precipitation Amounts Using Deep Learning

著者名: 島津 友輝（東京理科大学）,原田 拓（東京理科大学）

著者名(英語): Tomoki Shimazu (Tokyo University of Science),Taku Harada (Tokyo University of Science)

キーワード: 深層学習|降水量|標高|時系列予測|Deep Learning|Precipitation Amounts|Elevation|Time-Series Prediction

要約(日本語): 雨雲の動きを時系列データとして扱い降水量を予測する研究が盛んに行われている．この際，雨雲の動きだけではなく，その他のデータも考慮して予測することによって，予測精度の向上が期待できる．そこで本研究では，標高データに着目し，予測する領域の標高データが降水量の予測に与える影響を評価する．これによって，降水量予測に対する標高データの有用性を検討する．なお，本研究では，降水量の予測に対して深層学習を適用する．