今回の実験では、2種類のネットワークを使う。 一つは、入力層、出力層の数は最高気温のためのニューロンと、最低気温のためのニューロンをそれぞれ1つずつ設け、ニューロンの数は2個ずつとし中間層のニューロンは、100個とするネットワークとした。 もう一つは、中間層と、出力層は同じだが、入力層の数を7日分の14入力としたものを使う。前者を Atype 、後者を Btype とする。図 4.1 にこれらのネットワークの概形を表す。
2入力のネットワークは最高気温と最低気温を入力とする。 また、14入力のネットワークは、過去7日分の最高気温と最低気温を入力とする。 そして、次の日の気温を教師信号としてバックプロパゲーションを用いて学習を行なう。
ネットワークへの入出力の値は、気温そのままの値とし10度なら10、零下5度なら-5のようにする。 また、今回の研究で用いる気温のデータは、1993年,1994年,1995年及び1996年の名古屋における最高気温，最低気温を使用する。
