[CS15-31] Study of rainfall prediction using deep learning model LSTM
Keywords:machine learning, deep learning, rainfall prediction, AMeDAS
定量的な降水予測は、利水・治水の両面から重要である.そこで,本研究では,深層学習モデルの一つであるLSTMを用い,九州地方のAMeDAS観測点114点のデータを学習させ,各観測点の1時間後の降水量の予測を行った.
本モデルは数値気象予測モデルの一つであるMSM(Meso Scale Model)よりも精度良く降水予測が可能であった.本モデルは,主に降水の移流を学習し,北側、西側、南側での降水シグナルを検知し,内陸から東側での降水を比較的精度良く予測することができた.
本モデルは数値気象予測モデルの一つであるMSM(Meso Scale Model)よりも精度良く降水予測が可能であった.本モデルは,主に降水の移流を学習し,北側、西側、南側での降水シグナルを検知し,内陸から東側での降水を比較的精度良く予測することができた.
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