ディープラーニングによる地震予測の試み

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この研究の概要などはこちらを参照してください。
このページでは、ディープラーニングで作製したモデルを使って、各地の観測点による連続波形データを解析し、
地震前兆の適合度を数値化したデータを掲載しています。
1時間ごとのデータになっているので、このページでまとめてダウンロート・集計してグラフ表示できます。
※Downloadされるデータ量がかなり多いので、モバイル環境などではご注意ください。
数値は、全国の観測点の適合度の数値を合計したものになっているため、このページのデータだけでは場所の絞り込みが難しいです。
日本地図上に、反応があった場所をマークしている画像も作っています。こちらを参照してください。

【STEP 1】データ取得対象地域・データ取得期間の選択

地域・データdownload期間を選択し、[Download実行]ボタンを押してください。データのdownloadが始まります。
データ取得対象地域 データ取得期間



時間

download進行度％

【STEP 2】データ集計単位の選択・グラフ描画

データのdownloadが100%になったら、表示したいグラフの種類を選択し、[DrowGraph]ボタンを押してください。
表示するグラフの種類を変更する場合は、一度downloadしたデータはそのまま使えますので、再ダウンロードの必要はありません。
集計単位 表示するデータ




グラフ

【STEP 3】グラフのデータExcelシート

上で表示されているグラフのデータを、Excelにコピーペースト可能なSpreadSheetで表示します。

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