論文の概要: SmaAt-UNet: Precipitation Nowcasting using a Small Attention-UNet Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04417v2
• Date: Sun, 24 Jan 2021 09:01:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 13:51:36.855575
• Title: SmaAt-UNet: Precipitation Nowcasting using a Small Attention-UNet Architecture
• Title（参考訳）: SmaAt-UNet: 小さな注意-UNetアーキテクチャによる降水開始
• Authors: Kevin Trebing, Tomasz Stanczyk and Siamak Mehrkanoon
• Abstract要約: データ駆動型ニューラルネットワークのアプローチにより,正確な降水量を推定できることが示唆された。 オランダ地域の降水マップとフランスのクラウドカバレッジのバイナリ画像を用いて、実際のデータセットに対する我々のアプローチを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.28539620288341
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Weather forecasting is dominated by numerical weather prediction that tries to model accurately the physical properties of the atmosphere. A downside of numerical weather prediction is that it is lacking the ability for short-term forecasts using the latest available information. By using a data-driven neural network approach we show that it is possible to produce an accurate precipitation nowcast. To this end, we propose SmaAt-UNet, an efficient convolutional neural networks-based on the well known UNet architecture equipped with attention modules and depthwise-separable convolutions. We evaluate our approaches on a real-life datasets using precipitation maps from the region of the Netherlands and binary images of cloud coverage of France. The experimental results show that in terms of prediction performance, the proposed model is comparable to other examined models while only using a quarter of the trainable parameters.
• Abstract（参考訳）: 気象予報は、大気の物理的性質を正確にモデル化しようとする数値気象予報によって支配されている。 数値的な天気予報の欠点は、最新の情報を使って短期的な予報を行う能力が不足していることだ。 データ駆動ニューラルネットワークアプローチを用いることで、正確な降水ナキャストを生成できることを示す。 そこで我々は,注目モジュールと奥行き分離可能な畳み込みを備えた,よく知られたUNetアーキテクチャに基づく効率的な畳み込みニューラルネットワークであるSmaAt-UNetを提案する。 オランダ地域の降水マップとフランスのクラウドカバレッジのバイナリ画像を用いて、実際のデータセットに対する我々のアプローチを評価する。 実験の結果,提案モデルは他の実験モデルと同等であり,トレーニング可能なパラメータの4分の1しか使用していないことがわかった。

関連論文リスト

• Weather Prediction with Diffusion Guided by Realistic Forecast Processes [49.07556359513563]
  気象予報に拡散モデル(DM)を適用した新しい手法を提案する。 提案手法は,同一のモデリングフレームワークを用いて,直接予測と反復予測の両方を実現できる。 我々のモデルの柔軟性と制御性は、一般の気象コミュニティにとってより信頼性の高いDLシステムに力を与えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T21:28:42Z)
• ExtremeCast: Boosting Extreme Value Prediction for Global Weather Forecast [57.6987191099507]
  非対称な最適化を行い、極端な天気予報を得るために極端な値を強調する新しい損失関数であるExlossを導入する。 また,複数のランダムサンプルを用いて予測結果の不確かさをキャプチャするExBoosterについても紹介する。 提案手法は,上位中距離予測モデルに匹敵する全体的な予測精度を維持しつつ,極端気象予測における最先端性能を達成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T10:34:13Z)
• Scaling transformer neural networks for skillful and reliable medium-range weather forecasting [23.249955524044392]
  本稿では,標準変圧器バックボーンの変更を最小限に抑えつつ,気象予報の最先端性能であるStormerを紹介する。 Stormerの中核はランダムな予測目標であり、様々な時間間隔で天気のダイナミクスを予測するためにモデルを訓練する。 ウェザーベンチ2では、ストーマーは短距離から中距離の予測で競争力を発揮し、現在の手法を7日を超えて上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-06T19:46:06Z)
• Short-term Precipitation Forecasting in The Netherlands: An Application of Convolutional LSTM neural networks to weather radar data [0.0]
  この研究は、空間パターン認識のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)層と、時間的シーケンスをモデル化するためのLSTMネットワーク層を組み合わせたものである。 このモデルはオランダの気象レーダーデータに基づいて訓練され、検証された。 その結果,降水運動の方向と強度の予測には高い精度が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-02T18:13:45Z)
• Learning Robust Precipitation Forecaster by Temporal Frame Interpolation [65.5045412005064]
  本研究では,空間的不一致に対するレジリエンスを示す頑健な降水予測モデルを構築した。 提案手法は,textit4cast'23コンペティションの移行学習リーダーボードにおいて,textit1位を確保したモデルにおいて,予測精度が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T08:22:08Z)
• Precipitation nowcasting with generative diffusion models [0.0]
  降水処理における拡散モデルの有効性について検討した。 本研究は, 確立されたU-Netモデルの性能と比較したものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-13T09:51:16Z)
• Deep Learning for Day Forecasts from Sparse Observations [60.041805328514876]
  深層ニューラルネットワークは、気象条件をモデル化するための代替パラダイムを提供する。 MetNet-3は、密度とスパースの両方のデータセンサーから学習し、降水、風、温度、露点を最大24時間前に予測する。 MetNet-3は、それぞれ時間分解能と空間分解能が高く、最大2分と1km、運用遅延は低い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T07:07:54Z)
• Predicting Temporal Aspects of Movement for Predictive Replication in Fog Environments [0.0]
  ブラインドまたはリアクティブデータは、フォグコンピューティングのポテンシャルを利用するには不十分である。 時間的予測のためのHolt-Winterの指数平滑化を用いた新しいモデルを提案する。 実際のユーザトラジェクトリによるフォグネットワークシミュレーションでは,データ利用率を1%に抑えながら,余剰データの15%削減を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T11:45:13Z)
• Forecasting large-scale circulation regimes using deformable convolutional neural networks and global spatiotemporal climate data [86.1450118623908]
  変形可能な畳み込みニューラルネットワーク(deCNN)に基づく教師あり機械学習手法の検討 今後1～15日にわたって北大西洋-欧州の気象条件を予測した。 より広い視野で見れば、通常の畳み込みニューラルネットワークよりも5～6日を超えるリードタイムでかなり優れた性能を発揮することが分かる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-10T11:37:00Z)
• A generative adversarial network approach to (ensemble) weather prediction [91.3755431537592]
  本研究では,500hPaの圧力レベル,2m温度,24時間の総降水量を予測するために,条件付き深部畳み込み生成対向ネットワークを用いた。 提案されたモデルは、2019年に関連する気象分野を予測することを目的として、2015年から2018年までの4年間のERA5の再分析データに基づいて訓練されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-13T20:53:17Z)
• Improving data-driven global weather prediction using deep convolutional neural networks on a cubed sphere [7.918783985810551]
  深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたデータ駆動型世界天気予報フレームワークを提案する。 このフレームワークの新しい開発には、オフラインの体積保存的マッピングから立方体球格子へのマッピングが含まれる。 我々のモデルでは、入力された大気状態の少ない変数から複雑な表面温度パターンを予測することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-15T19:57:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。