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  1. 学内刊行物
  2. 新潟工科大学研究紀要
  3. 第26号(2021)

ニューラルネットワークを用いたアメダス気象データの類型化の試み

https://doi.org/10.34447/00000959
https://doi.org/10.34447/00000959
168ac5e2-4634-4e81-8a8f-385913c050ac
名前 / ファイル ライセンス アクション
kiyo26_26-33.pdf kiyo26_26-33 (1.5 MB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2022-03-10
タイトル
タイトル ニューラルネットワークを用いたアメダス気象データの類型化の試み
言語 ja
タイトル
タイトル Trial of Classification of Visualized Images of AMeDAS data with Deep Neural Network
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
主題 AMeDAS, Auto Encoder, Air Temperature, Precipitation, TensorFlow
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
ID登録
ID登録 10.34447/00000959
ID登録タイプ JaLC
著者 飯野, 秋成

× 飯野, 秋成

飯野, 秋成

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廣井, 俊介

× 廣井, 俊介

廣井, 俊介

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 We investigated how to visualize and categorize hourly temperature and precipitation data nationwide using the past annual meteorological data observed by AMeDAS. First, by imaging the annual meteorological data of AMeDAS meteorological data, the features that can be visually read were organized. Next, based on the idea of a deep neural network, a concrete method for dimensionally compressing the imaged meteorological data using auto encoder was shown. Furthermore, we showed the process of cluster analysis of the results of dimensional compression, visualized the similarity of data between measurement points nationwide, and evaluated its validity.
書誌情報 新潟工科大学研究紀要
en : Bulletin of Niigata Institute of Technology

巻 26, p. 26-33, 発行日 2022-03
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1342-792X
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10590360
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
出版者
出版者 新潟工科大学
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Ver.1 2023-05-15 09:00:09.395564
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