論文の概要: Numerical Weather Forecasting using Convolutional-LSTM with Attention
and Context Matcher Mechanisms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00696v2
- Date: Wed, 4 Oct 2023 18:56:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-06 23:50:27.418292
- Title: Numerical Weather Forecasting using Convolutional-LSTM with Attention
and Context Matcher Mechanisms
- Title（参考訳）: コンボリューショナルLSTMとコンテキストマッチング機構を用いた数値気象予測
- Authors: Selim Furkan Tekin, Arda Fazla and Suleyman Serdar Kozat
- Abstract要約: 本稿では,高解像度気象データを予測するための新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
我々の気象モデルは,ベースラインの深層学習モデルと比較して,大幅な性能向上を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.759556555869798
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Numerical weather forecasting using high-resolution physical models often
requires extensive computational resources on supercomputers, which diminishes
their wide usage in most real-life applications. As a remedy, applying deep
learning methods has revealed innovative solutions within this field. To this
end, we introduce a novel deep learning architecture for forecasting
high-resolution spatio-temporal weather data. Our approach extends the
conventional encoder-decoder structure by integrating Convolutional Long-short
Term Memory and Convolutional Neural Networks. In addition, we incorporate
attention and context matcher mechanisms into the model architecture. Our
Weather Model achieves significant performance improvements compared to
baseline deep learning models, including ConvLSTM, TrajGRU, and U-Net. Our
experimental evaluation involves high-scale, real-world benchmark numerical
weather datasets, namely the ERA5 hourly dataset on pressure levels and
WeatherBench. Our results demonstrate substantial improvements in identifying
spatial and temporal correlations with attention matrices focusing on distinct
parts of the input series to model atmospheric circulations. We also compare
our model with high-resolution physical models using the benchmark metrics and
show that our Weather Model is accurate and easy to interpret.
- Abstract（参考訳）: 高分解能物理モデルを用いた数値気象予報はスーパーコンピュータ上での膨大な計算資源を必要とすることが多いため、現実のアプリケーションでの利用が減少する。
ディープラーニング手法を適用することで、この分野における革新的な解決策が明らかとなった。
そこで本稿では,高分解能時空間気象データを予測するための新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
本手法は,畳み込み長期記憶と畳み込みニューラルネットワークを統合し,従来のエンコーダ・デコーダ構造を拡張する。
さらに、注意とコンテキストマッチングのメカニズムをモデルアーキテクチャに組み込む。
我々の気象モデルは,ConvLSTM,TrajGRU,U-Netなどのベースラインディープラーニングモデルと比較して,大幅な性能向上を実現している。
実験による評価では,圧力レベルと気象ベンチのERA5時間毎の数値気象データセットを,大規模で実世界のベンチマークで評価した。
その結果,大気循環をモデル化するための入力系列の異なる部分に着目した注意行列と空間的・時間的相関関係の同定が大幅に改善された。
また、ベンチマーク指標を用いて高分解能物理モデルとの比較を行い、気象モデルが正確かつ容易に解釈可能であることを示す。
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