Art

J-GLOBAL ID：202002289689855620   Reference number：20A2465964

Development of Deep-Learning Based Wave Prediction Model and Its Applicability to Japanese Coasts

深層学習を用いた波浪予測手法の開発と日本沿岸域への適用性

Author (6)： MAWATARI RYUKI (早稲田大) ,  TAKABATAKE TOMOYUKI (早稲田大) ,  KYAW Thit Oo (早稲田大) ,  SHIBAYAMA TOMOYA (早稲田大) ,  SHIBUTANI YOKO (東洋建設) ,  KOTAKE YASUO (東洋建設)
Material： 海洋工学シンポジウム(CD-ROM)  (Ocean Engineering Symposium (CD-ROM))
Volume： 28th  Page： ROMBUNNO.OES28-036  Publication year： 2020 
JST Material Number： S0108B  Document type： Proceedings
Article type： 短報  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *Machine Learning ,  ocean wave forecast ,  *prediction model ,  neural network (biomodel) ,  adaptability ,  evaluation ,  littoral zone ,  *ocean wave ,  recurrent neural network ,  convolutional neuralnetwork ,  *deep learning ,  Japanese coast ,  *model
Semi thesaurus term： Long short term memory ,  coastal zone ,  artificial neural network ,  accuracy assessment ,  applicability ,  wave forecasting ,  prediction technique

JST classification (1)： Ocean waves,tidal current  (DC06040R)

Reference (10)：

• Booij, N., L.H. Holthuijsen and R. C. Ris (1996): The “SWAN” wave model for shallow water, Proc. 25th Int. Conf. on Coastal Eng., pp. 668-676.
• WAMDI group (1988): The WAM model-a third generation ocean wave prediction model, Jour. Physical Oceanography, 18, pp. 1775-1810.
• Tolman, H.L. (2002): Testing of WAVEWATCH III version 2.22 in NCEP’s NWW3 ocean wave model suite, Tech Note 214, NOAA/NWS/NCEP/OMB, 99p.
• 五十嵐雄介・今井聡・伊東敦史・海津博行(2018):ニューラルネットワークによる簡易的な波浪推定方法についての検討,土木学会論文集 B2(海岸工学),第74巻,pp.I_679-I_684.
• 五十嵐雄介・田島芳満(2018):ニューラルネットワークによる日本沿岸の 波浪の推定に関する検討,土木学会論文集 B2(海岸工学),第74巻,pp. I_685-I_690.

Terms in the title (7)： 深層学習 ,  波浪 ,  予測手法 ,  開発 ,  日本 ,  沿岸域 ,  適用性