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気温のメッシュ気候値作成時のニューラルネットワークと重回帰分析の精度比較

上田 紘司，田崎 みのり，本條 毅，梅木 清，林 恩美 （千葉大学）

要旨:
メッシュ気候値の作成のためには，重回帰分析やニューラルネットワークが，測定地点間のデータを補間し推定を行う手法として用いられている。本研究では，Leave-one-out cross validation により，重回帰分析やニューラルネットワークの精度比較を行った。データすべてを使用して推定式の作成を行った場合，ニューラルネットでは，学習回数が多いほどRMSEの値が減り，重回帰分析よりも低い値を示している。一方Leave-one-out cross validation の効果では，RMSEは，ニューラルネットの場合より重回帰分析が低い値を示している。したがって，推定手法として，ニューラルネットに，重回帰分析以上の精度が期待できるとはいえないと考えられる。

キーワード:
アメダス，ニューラルネットワーク，重回帰分析，補間，メッシュ気候値