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本日は、前回に引き続き気象予報士講座第15章ガイダンス・天気予報より、ピックアップしています。

「ニューラルネットワーク（NRN）」
ニューラルネットワークは、人間の脳神経細胞の働きをモデル化したものです。予報値と実況値の対応関係を繰り返し学習させていき、予報誤差が最小になる系数を割り出していく手法です。こうすることで、「非線形」の対応関係を見つけることができるのがＮＲＮの特徴です。

非線形とは線形の反対語です。線形は、原因に対して結果が一直線で表されるものです。（ＫＬＭは線形の対応関係を見つける関係式です）それに対して、非線形は「原因と結果の関係が直線では表せない」、簡単に言えば１＋１＝２にならないような複雑な関係を見つけ出す関係式というわけです。つまりＮＲＮの方が複雑な計算ができるのです。

「ニューラルネットワーク（NRN）の特徴」
NRN では、ＫＬＭで表現できない複雑な「非線形」効果についても表現が可能ですから、大雨確率などの精度をあげることができます。また、ＫＬＭでは不得意だった急激な天候変化があっても、大きな誤差が出ないのが特徴です。

「ＮＲＮを使用して得られるガイダンス」
３時間天気、最小湿度、３時間大雨確率、３時間発雷確率

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