出願人： 国立大学法人岐阜大学
発明者： 平野 元久， 新田 高洋
出願 2010-246910 (2010/11/02) 公開 2012-098189 (2012/05/24)
【要約】【課題】花粉の発生源である林から大気中に放出される花粉放出量を高精度に推定する。【解決手段】関心地域の大気中における空中花粉濃度の測定値と、花粉の移流拡散モデルを基に花粉輸送をシミュレーション予測した計算値と比較して、それらが一致するように非線形最適化アルゴリズムによって花粉放出量を高精度に推定するステップと、推定された花粉放出量と、関心地域の風向、風速、気温、湿度などの気象データを、ニューラルネットワークに対する入力値としてニューラルネットワークの学習を実施するステップと、ニューラルネットワークを用いて、関心地域当日の風向、風速、気温、湿度などの気象データを入力値として第二の花粉放出量を推定するステップを含み、第二の花粉放出量と、関心地域当日の気象データと、関心地域の植生分布データとを入力値として、移流拡散モデルを基に関心地域の空中花粉量を推定することを特徴とする。
https://kantan.nexp.jp/%E7%89%B9%E8%A8%B1/a2012098189/
発明者： 平野 元久， 新田 高洋
出願 2010-246910 (2010/11/02) 公開 2012-098189 (2012/05/24)
【要約】【課題】花粉の発生源である林から大気中に放出される花粉放出量を高精度に推定する。【解決手段】関心地域の大気中における空中花粉濃度の測定値と、花粉の移流拡散モデルを基に花粉輸送をシミュレーション予測した計算値と比較して、それらが一致するように非線形最適化アルゴリズムによって花粉放出量を高精度に推定するステップと、推定された花粉放出量と、関心地域の風向、風速、気温、湿度などの気象データを、ニューラルネットワークに対する入力値としてニューラルネットワークの学習を実施するステップと、ニューラルネットワークを用いて、関心地域当日の風向、風速、気温、湿度などの気象データを入力値として第二の花粉放出量を推定するステップを含み、第二の花粉放出量と、関心地域当日の気象データと、関心地域の植生分布データとを入力値として、移流拡散モデルを基に関心地域の空中花粉量を推定することを特徴とする。
https://kantan.nexp.jp/%E7%89%B9%E8%A8%B1/a2012098189/
