資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名 | 教師データの違いが機械学習を用いた津波到達時間予測に及ぼす影響(SCG53-05)(演旨) |
| 論文題名(英語) | Effects of Differences in Training Data on Tsunami Arrival Time Prediction Using Machine Learning (SCG53-05)(abs.) |
| 資料名 | 日本地球惑星科学連合大会予稿集 (online) |
| 資料名(英語) | Abstracts, Japan Geoscience Union Meeting (online) |
| 著者 | 有川 太郎, 郡司 滉大, 都築 樹弥, 德田 達彦, 白井 知輝 |
| 著者(英語) | Taro Arikawa, Koudai Gunji, Tatsuya Tsuzuki, Tatsuhiko Tokuta, Tomoki Shirai |
| 巻 | 2023 |
| 頁 | SCG53-05 |
| 発行年 | 2023 |
| 発行者 | 日本地球惑星科学連合 |
| 発行者(英語) | Japan Geoscience Union |
| 論文の言語区分 | 日本語 (Japanese) |
| キーワード | 機械学習, ニューラルネットワーク, 津波シミュレーション, 津波到達時間, 平均二乗誤差, Machine Learning, Neural Networks, Tsunami Simulation, Tsunami arrival time, Mean Square Error |
| リンク | 日本地球惑星科学連合ホームページ |
| ID | 300037028 |