気象モデルとニューラルネットワークによる強風時の列車運行支援システムの開発

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19年度は18年度の研究成果をオンラインに適用し,リアルタイムで強風の発生を予測する手法の開発を行った.リアルタイムで強風の発生を予測するために現地観測値および気象庁による全球モデルによる予測値、メソスケール気象モデル、マイクロスケール気象モデルを統計的に組み合わせることにより短期予測の精度を改善するシステムを構築した.本研究では従来使われてきた統計的手法において、モデルパラメータを気象条件別に自動的に判別する手法を構築する手法を提案し、強風が発生しやすい気象条件を明らかにし、強風の発生を確率的に予測する手法の開発を行った.具体的には、気象庁の観測データからクラスター分析によって気象条件を自動的に判別する手法を開発した.従来ヨーロッパで提案されてきた気象条件を自動的に判別する手法では低気圧の停滞と通過を判別することができなかったが,本研究では従来の手法に加え,気圧の1日の中での変動成分を新たなパラメータとして採用することにより、従来の手法に比べて高精度な気象条件の分類が可能となり,従来の予測手法に比べて高精度な風速の予測手法が可能となった.