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J-GLOBAL ID：201702255105378256   整理番号：17A0458184

計観測に基づくレーダ降雨推定のための機械学習モデル【Powered by NICT】

A machine learning model for radar rainfall estimation based on gauge observations

著者 (3件)： Haiming Tan (Department of Electrical and Computer Engineering, Colorado State University, Fort Collins, USA) ,  Chandrasekar V. (Department of Electrical and Computer Engineering, Colorado State University, Fort Collins, USA) ,  Chen Haonan (Department of Electrical and Computer Engineering, Colorado State University, Fort Collins, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： USNC-URSI NRSM  ページ： 1-2  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： レーダ測定に基づく降雨推定は,Z-R関係のようなパラメトリックアルゴリズムを用いて研究した。しかし,このような経験的関係は,降水の空間-時間変動性を捉えるのに十分ではないかもしれない。本論文では,異なる姿勢レベルにおけるレーダ反射率の複雑な抽象化を得るために複数層を用いて降雨推定のための無いDMLPベース機械学習モデルを導入した。(すなわち,KMLBレーダ)フロリダ州Melbourneにおける気象監視レーダ 1988Doppler(WSR 88DP)によって収集されたレーダデータを立証目的のために使用されているが,雨量計データは,訓練目的に使用されている。DMLPモデルから得られた降雨プロダクトは,独立した雨量計データセット,新しい機械学習に基づく降雨モデルの優れた性能を示すと比較した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 雨量計 ,  *学習モデル ,  *降雨 ,  *機械学習 ,  フロリダ州 ,  降水 ,  気象 ,  *レーダ
準シソーラス用語： レーダ反射率 ,  *降雨推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 観測 ,  レーダ ,  降雨推定 ,  機械学習 ,  モデル