電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-12-26
ドップラーレーダの観測データを用いたニューラルネットワークによる降水種類判別
◎松井一晃・椎名 徹・的場隆一(富山高専)
本研究では,ドップラーレーダの観測データのみを使用して地上付近での降水粒子の種類を判別するシステムの作成を行う.降水種類の判別は,鉛直上方向へ高度1050mまでを30分割した各高度においてのドップラースペクトルをニューラルネットワークの3層パーセプトロンに通すことにより行う.ニューラルネットワークの各パラメータは,ディスドロメータの判別結果を教師データとしたバックプロパゲーションにより調整を行った.判別精度は,降水なし,雨,雪の3分類についてf値が0.929となった.強弱を含めた7分類ではf値が0.803となった.