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J-GLOBAL ID：200903067441254388

ハイブリッド気象予測装置

Inventor： 鈴木 英人 ,  落合 慶広 ,  阿部 和雄 ,  曽根原 登 ,  藤井 雅晴
Applicant, Patent owner： 日本電信電話株式会社 ,  札幌総合情報センター株式会社
Agent (1)： 若林 忠
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：1995168520
Publication number (International publication number)：1997021883
Application date： Jul. 04, 1995
Publication date： Jan. 21, 1997
Summary：

【要約】【目的】 気象レーダー画像の予測において、相互相関手法により得られる移動ベクトルの情報を神経回路網モデルに取り込むことにより予測精度を高める。【構成】 入力部100と、相互相関手法を用いる移動ベクトル計算部201と神経回路網モデル手法を用いる学習予測部202を含む処理部200と出力部300とから成る気象予測装置において、学習予測部で神経回路網モデルを用いて時間間隔Δtの2枚の気象レーダー画像の写像関係から、降雨降雪領域の移動パターンを学習するときに、移動ベクトル計算部で求めた移動ベクトルV分だけずれた写像関係を予測する。

Claim (excerpt)：

降雨、降雪領域のレーダー画像を求める気象レーダー(101)と、天候の予測に必要なパラメータを読込むためのファイル読込部(102)とからなる入力部(100)と、入力部(100)から転送される計測時間間隔Δtの2枚のレーダー画像から相互相関手法により降雨、降雪領域の移動ベクトルを算出するための第1の手段(201)と、神経回路網モデルを使って、時間間隔Δtの2枚の気象レーダー画像のセットから、気象レーダー画像間の写像移動を学習するための第2の手段(203)と、前記第2の手段(203)より得られる学習後の神経回路網モデルに、新たに計測される気象レーダー画像を入力することにより、1時刻先の予測レーダー画像を算出するための第4の手段(204)と、前記第2の手段(203)において、神経回路網モデルの教師データを、前記第1の手段(201)により算出した移動ベクトル分だけ離れた格子点のデータと入れ換え、2枚の気象レーダー画像間の写像を学習させ、前記第4の手段(204)により算出された1時刻先の予測レーダー画像を、第1の手段(201)の手段により算出した移動ベクトル分だけ画像の格子点をずらした画像の1時刻先の予測レーダー画像として出力させ、この出力された1時刻先の予測レーダー画像を、学習後の神経回路網モデルに再度入力し、これを繰り返し実行させることにより数時間先までのレーダー画像の予測を行なわせ、さらに、予測精度を維持するために、予め設定する周期で第1、第2、及び第4の手段の手順を繰り返すための、第3の手段と、前記第4の手段から輸送される予測レーダー画像を表示する出力部(300)と、からなることを特徴とするハイブリッド気象予測装置。

IPC (4)：

G01W 1/10 ,  G01S 13/95 ,  G06F 15/18 560 ,  G06T 1/00

FI (5)：

G01W 1/10 T ,  G01W 1/10 P ,  G06F 15/18 560 C ,  G01S 13/95 ,  G06F 15/62 420 A