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ニューラルネットワーク(NRN)【気象予報士試験の用語チェック】

てんコロ。気象予報士講座

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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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