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J-GLOBAL ID：201902242551062879   Reference number：19A1691962

SHORT TERM PREDICTION OF WIND SPEED BY USING DEEP LEARNING

深層学習を用いた風速の短時間予測の試み

Author (4)： MORIWAKI RYO (愛媛大学 理工学研究科生産環境工学専攻) ,  IMAMURA MINORU (愛媛大学 理工学研究科生産環境工学専攻) ,  CHUN Pang-jo (愛媛大学 理工学研究科生産環境工学専攻) ,  FUJIMORI YOSHIFUMI (愛媛大学 理工学研究科生産環境工学専攻)
Material： 土木学会論文集 B1(水工学)(Web)  (Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B1 (Hydraulic Engineering) (Web))
Volume： 74  Issue： 4  Page： I_229-I_234(J-STAGE)  Publication year： 2018 
JST Material Number： U0103B  ISSN： 2185-467X  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *wind speed ,  machine learning ,  accuracy ,  turbulent flow ,  neural network(biomodel) ,  surface boundary layer ,  flow structure ,  *fluctuation and variation ,  *forecast
Semi thesaurus term： deep learning ,  prediction accuracy ,  atmospheric surface layer ,  eddy flow structure ,  *wind speed fluctuation ,  *短時間予測

Author keywords (5)： Deep-Learning ,  wind speed ,  prediction ,  turbulent flow ,  long short term memory

JST classification (1)： Dynamic meteorology,geophysical fluid dynamics  (DC05050V)

Reference (7)：

• 1) 稲垣厚至,神田学,森脇亮:屋外都市スケールモデル実験で観測された乱流構造に関する考察,土木学会水工学論文集,50, pp. 445-450, 2006.
• 2) Inagaki, A. and Kanda, M. : Turbulent flow similarity over an outdoor reduced urban model, Journal of Fluid Mechanics, 615, pp. 101-120, 2008.
• 3) 曽利仁,安野卓:階層型ニューラルネットワークを用いた短時間先の簡易風速予測法,津山工業高等専門学校紀要,No. 49, pp. 67-72, 2007.
• 4) 岡谷貴之:深層学習,pp. 116-123,講談社,2015.
• 5) 森脇亮,藤井恵人,藤森祥文:都市スケールモデルおよび水田上の境界層乱流の類似性に対する建物アスペクト比の影響,土木学会水工学論文集,54, pp. 295-300, 2010.

Terms in the title (5)： 深層学習 ,  風速 ,  短時間 ,  予測 ,  試み