[3F5-GS-10] AI応用：気候・気象

[3F5-GS-10-03] アメダスデータを用いた機械学習による定期船の運航予測

〇園田 潤¹、中道 一紗¹、小岩 晃¹ (1. 国立高等専門学校機構仙台高等専門学校)

キーワード：運航予測、アメダス、機械学習、SVM

島国である日本では離島が多くアクセス手段は定期船であることが多いが，出航欠航の判断は生活や観光において重要である．例えば，山形県酒田市飛島では，出航の判断は当日朝に周辺地域の風速や波高などの気象データから行われている．このため出航の可否は当日まで分からず計画も立てづらく，前日までの定期船の運行予測が求められている．本研究では，翌日以降の定期船の運行予測を目的に，容易に入手可能な公開データである気象庁のアメダスデータと10年間の定期船の運行実績をもとに，SVM (Support Vector Machine) による定期船の運航予測を行うシステムを開発した．この結果，複数地点のアメダスデータを組み合わせることで1週間後の予測精度を72%にすることができた．また，利用者が週間天気予報とともに運航予測をWebで閲覧できるシステムを構築した．