所属：Okayama University of Science

概要：震度予測におけるグラフニューラルネットワーク（GNN）モデルの有効性に関する評価をした。いくつかのGNNモデル（STGCN、MPN、A3TGCN）およびLSTMモデルを用いて、５地点の震度データ（100Hz 1秒間の入力）から、各地点の0.01秒、3秒、8秒先の震度を予測した結果、GNNとLSTM、アテンション機構を組み合わせたA3TGCNが最も良い精度を示した。