著者
木村 広希 川島 英之 日下 博幸 北川 博之
出版者
公益社団法人 日本地理学会
雑誌
地理学評論 Series A (ISSN:18834388)
巻号頁・発行日
vol.82, no.4, pp.323-331, 2009-07-01 (Released:2011-08-25)
参考文献数
12
被引用文献数
1 1

気候学研究においては,特定の気圧配置を示す事例を選ぶ必要から,過去の気圧配置を分類することがある.気圧配置の分類は多くの場合,目視で行われており,長期間かけて行うことや複数人で行うことがある.これらの場合,判断にぶれが生じたり,分類結果が研究者の主観に左右されたりする可能性がある.本稿では,この気圧配置の分類に,パターン認識手法であるサポートベクターマシンを用いて,分類を自動化することを提案する.本研究では,日々の気圧配置からの西高東低冬型の検出を目的とし,実験により提案手法の有用性を検討した.JRA-25のデータを用い,1981~1990年を学習期間,1991~2000年を検証期間として実験を行った結果,最良で90%以上の適中率で西高東低冬型を検出できることがわかった.これより,学習データの与え方に主観が影響するものの,分類の際の負担を軽減でき,判断基準が変わることなく,ある程度の精度で気圧配置を分類できると考えられる.

言及状況

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木村 広希ほか 2009: サポートベクターマシンを用いた気圧配置検出手法の提案 https://t.co/MJZmxW5Kbl JRA-25使用。的中率90%というが、使いようかもしれないけれど、そもそも評価データは自分で手分類したのか、よくわからない。
【地理学評論掲載論文】木村広希・川島英之・日下博幸・北川博之 2009.サポートベクターマシンを用いた気圧配置検出手法の提案─西高東低冬型を対象として─,地理学評論82,323-331.http://t.co/YtXPdbOy1s

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