著者

Tracey H. A. TOM 間瀬 肇 武田 将英 原 知聡 金 洙列 河村 裕之 大熊 康平

出版者

公益社団法人 土木学会

雑誌

土木学会論文集 (ISSN:24366021)

巻号頁・発行日

vol.79, no.3, pp.22-00308, 2023 (Released:2023-03-20)

参考文献数

18

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本研究では,混成堤断面形状パラメータを用いて,無次元平均波力強度の予測,および衝撃砕波波力の発生が判定可能な機械学習モデルを提案する.ただし,学習用の実験データは多くないため(スモールデータ),データの重複を認めてサンプリングする復元抽出法によるアンサンブル学習を試みた.ベースとなる機械学習モデルはANNとXGBoostの2種類を用いた.無次元平均波力強度の算定結果と実験結果を比較すると,相関係数とRMSEは,ANNでは0.96, 0.15,XGBoostでは0.96, 0.14となり,ほぼ同程度であった.無次元平均波力強度が2を超えたときに衝撃砕波力が発生すると判定したときの的中率は,ANNモデルで99%,XGBoostで97%であった.

著者

Tracey H. A. TOM 金 洙列 武田 将英 倉原 義之介 原 知聡 西山 大和 川崎 浩司 間瀬 肇

出版者

公益社団法人 土木学会

雑誌

土木学会論文集B2(海岸工学) (ISSN:18842399)

巻号頁・発行日

vol.75, no.2, pp.I_133-I_138, 2019

被引用文献数

2

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<p> 海洋工事は気象や海象の影響を受けやすく,作業船の運航ルートの設定や荒天時の作業可否の判断,避難港の利用にあたり,できるだけリードタイムの長い海象情報は重要である.本研究では,全球波浪予報値とニューラルネットワーク(NN)を利用した1週間波浪予測法を提案し,その基礎となる精度検証を行った.日本気象庁波浪モデルやアメリカ海洋大気庁波浪モデル,ヨーロッパ中期予報センター波浪モデルによる1週間先以上の全球波浪予報値が提供されているが,それらの日本沿岸における波浪予報値としての精度は良くない.そこで,NNを利用した非線形変換による精度の良い波浪予測法を目指し,その第一歩として,全球波浪解析値および予報初期値を用いてその可能性を調べたものである.</p>

著者

金 洙列 武田 将英 間瀬 肇 倉原 義之介 原 知聡 西山 大和 川崎 浩司 水谷 英朗

出版者

公益社団法人 土木学会

雑誌

土木学会論文集B3(海洋開発)

巻号頁・発行日

vol.75, no.1, pp.18-26, 2019

被引用文献数

2

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<p> 本研究は,作業船の準備や港湾・海洋工事の施工計画に役に立つ波浪予測法を確立することを目的として,全球波浪予報値と機械学習の一つであるGroup Method of Data Handling (GMDH)における部分表現式を用いた日本沿岸の1週間先までの波浪予測法を提案する.具体的には,常陸那珂港を対象として,3種類の全球波浪予報値とGMDHの部分表現式を利用した1週間先までの波浪予測が可能なモデルを構築し,予報初期値と解析値を用いて精度検証を行った.その結果,有義波高に対しては,アメリカ海洋大気庁波浪モデルとヨーロッパ中期予報センター海洋波浪モデルの2種類の全球波浪データを用いる部分表現式,周期に対しては,日本気象庁波浪モデルとヨーロッパ中期予報センター海洋波浪モデルの2種類を用いる部分表現式が予測精度が良いことがわかった.</p>