ニューラルネットワークに基づく翌日の気象変化予想システム-電力需要予測精度向上を目的として-

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天気図データベースを活用することにより,パターンマッチング手法に基づく類似天気図の抽出手法を開発した.さらに,中部日本地区における翌日の気温や日照などの予測を行った.研究概要は以下の通りである.1.まず,日本をとり囲む天気図の緯線および経線に沿って15個のブロックに分割する。次に,各ブロックの中の気象状況の有無を2進数で表した天気図マトリックスを作成し,これを天気図データベースとした.このデータベースを用いて,現時点と類似した天気日を抽出するためのパターンマッチング手法を開発した.さらに,現時点に類似した天気は同じ気象変化を示すものと仮定し,翌日の気温変化予測を行った.1992年の夏季における気温変化予測の平均絶対値誤差は1.7℃となり,比較的精度の高い予測ができた.(分担:後藤)2.天気図データベースから得られる気圧配置,前線位置,天気配置に関する情報を入力に,対象地区における最高最低気温や日照時間の予想値を出力に各々対応させたリカレント型ニューラルネットワークを構築した.具体的なデータに基づいて,ネットワークの学習および予測について検討を進めている.(分担:小林)3.類似した天気は同じ日照変化を示すものと仮定し,類似天気日の翌日の日照時間変化をAMeDASデータから読みとり,これを現時点での日照時間変化の予測値とする.検討対象地域として名古屋をとり,1985年〜1986年の春,秋の12例について予測を行った.その結果,12例中9例が日照時間の誤差3時間未満で予測できており,全体として比較的良好な結果を得た.さらに,翌日における日照時間の予測値を用いて,太陽エネルギー総量の予測を試みたところ,その実績値に近い結果が確認できた.(分担:一柳)