MISC

2019年

ガウス過程回帰による海底水圧データからの最大津波高予測

人工知能学会全国大会論文集
  • 高橋 光太郎
  • ,
  • 柏原 健之朗
  • ,
  • 五十嵐 康彦
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  • 馬場 俊孝
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  • 堀 高峰
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  • 岡田 真人

2019
0
開始ページ
4K3J1304
終了ページ
4K3J1304
記述言語
日本語
掲載種別
出版者・発行元
一般社団法人 人工知能学会

<p>津波による被害を抑えるために,水圧計を使用した津波高即時予測システムは世界中で使われている. 津波の高さは,基本的に伝播中の地形(海底地形)に依存するため,予測には沿岸付近で観測された圧力計の値と海岸近くの予測点での津波の高さの間の相関関係を利用する. 津波高の予測には,被害を最小限に抑えるために予測精度と過小評価を避けることの両方が重要になっている. 従来の方法は,1506の地震シナリオから観測された水圧計の値に幅を持たせその中で最大の津波高を予測値としている.しかし,過小評価を避けるために実際の津波高に比べて大きく予測され,精度の低い手法となっている. 本研究では,ガウス過程回帰を用いた津波高予測手法を拡張し,過小評価が少なく精度の高い予測手法を提案した.また,従来法と提案法において,南海トラフの震・津波観測監視システム(DONET1)の圧力計データを用いて津波高を予測する検証を行い,予測精度と過小評価率の比較を行なった.</p>

リンク情報
CiNii Articles
http://ci.nii.ac.jp/naid/130007658878
ID情報
  • CiNii Articles ID : 130007658878
  • identifiers.cinii_nr_id : 9000402795969

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