Fugu-MT 論文翻訳(概要): Spatio-temporal Weather Forecasting and Attention Mechanism on Convolutional LSTMs

論文の概要: Spatio-temporal Weather Forecasting and Attention Mechanism on Convolutional LSTMs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00696v1
Date: Mon, 1 Feb 2021 08:30:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-02 16:53:08.425656
Title: Spatio-temporal Weather Forecasting and Attention Mechanism on Convolutional LSTMs
Title（参考訳）: 畳み込みLSTMの時空間気象予測と注意機構
Authors: Selim Furkan Tekin, Oguzhan Karaahmetoglu, Fatih Ilhan, Ismail Balaban and Suleyman Serdar Kozat
Abstract要約: 高解像度物理モデル上での数値天気予報はスーパーコンピュータ上での計算時間を消費する。予測におけるディープラーニング機械学習手法は、この分野の新たなソリューションを明らかにした。我々は、入力気象データと観測データの両方を用いて、高精度な気象データを予測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.85152408472368
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Numerical weather forecasting on high-resolution physical models consume hours of computations on supercomputers. Application of deep learning and machine learning methods in forecasting revealed new solutions in this area. In this paper, we forecast high-resolution numeric weather data using both input weather data and observations by providing a novel deep learning architecture. We formulate the problem as spatio-temporal prediction. Our model is composed of Convolutional Long-short Term Memory, and Convolutional Neural Network units with encoder-decoder structure. We enhance the short-long term performance and interpretability with an attention and a context matcher mechanism. We perform experiments on high-scale, real-life, benchmark numerical weather dataset, ERA5 hourly data on pressure levels, and forecast the temperature. The results show significant improvements in capturing both spatial and temporal correlations with attention matrices focusing on different parts of the input series. Our model obtains the best validation and the best test score among the baseline models, including ConvLSTM forecasting network and U-Net. We provide qualitative and quantitative results and show that our model forecasts 10 time steps with 3 hour frequency with an average of 2 degrees error. Our code and the data are publicly available.
Abstract（参考訳）: 高解像度物理モデル上での数値天気予報はスーパーコンピュータ上での計算時間を消費する。ディープラーニングと機械学習の手法の予測への応用は、この領域で新しいソリューションを明らかにした。本稿では,入力気象データと観測データの両方を用いて,新たな深層学習アーキテクチャを提供することで,高分解能の数値気象データを予測する。問題を時空間予測として定式化する。本モデルは,畳み込み型長期記憶と,エンコーダ・デコーダ構造を持つ畳み込み型ニューラルネットワークユニットから構成される。注意とコンテキストマッチング機構により、短期的なパフォーマンスと解釈性を向上させます。我々は,高スケール,実時間,ベンチマーク数値気象データ,era5時間毎の圧力レベルに関する実験を行い,温度を予測した。その結果,入力系列の異なる部分に着目した注意行列と空間的相関と時間的相関が有意な改善を示した。本モデルは,ConvLSTM予測ネットワークやU-Netなど,ベースラインモデルの中で最高の検証とテストスコアを得る。我々は定性的かつ定量的な結果を提供し、平均2度の誤差で3時間の周波数で10の時間ステップを予測した。当社のコードとデータは公開されています。

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