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。
