論文の概要: Decadal Forecasts with ResDMD: a Residual DMD Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11111v1
• Date: Mon, 21 Jun 2021 13:49:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-22 15:54:14.440995
• Title: Decadal Forecasts with ResDMD: a Residual DMD Neural Network
• Title（参考訳）: ResDMDを用いたDecadal Forecasts: Residual DMD Neural Network
• Authors: Eduardo Rodrigues, Bianca Zadrozny, Campbell Watson, David Gold
• Abstract要約: 運用予測センターは、より気候に耐性のある社会のための長期的な意思決定を支援するために、デカダル(1-10年)予測システムに投資している。 以前は動的モード分解 (Dynamic Mode Decomposition, DMD) アルゴリズムが用いられていた。 本稿では,非線形項をニューラルネットワークとして明示的に表現するDMDの拡張について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Operational forecasting centers are investing in decadal (1-10 year) forecast systems to support long-term decision making for a more climate-resilient society. One method that has previously been employed is the Dynamic Mode Decomposition (DMD) algorithm - also known as the Linear Inverse Model - which fits linear dynamical models to data. While the DMD usually approximates non-linear terms in the true dynamics as a linear system with random noise, we investigate an extension to the DMD that explicitly represents the non-linear terms as a neural network. Our weight initialization allows the network to produce sensible results before training and then improve the prediction after training as data becomes available. In this short paper, we evaluate the proposed architecture for simulating global sea surface temperatures and compare the results with the standard DMD and seasonal forecasts produced by the state-of-the-art dynamical model, CFSv2.
• Abstract（参考訳）: 運用予測センターは、より気候に耐性のある社会のための長期的な意思決定を支援するために、デカダル(1-10年)予測システムに投資している。 以前に採用されていた手法は、線形力学モデルにデータに適合する動的モード分解(dmd)アルゴリズム(線形逆モデルとしても知られる)である。 DMDは通常、ランダムノイズを持つ線形系として真の力学における非線形項を近似するが、非線形項をニューラルネットワークとして明示的に表現するDMDの拡張について検討する。 我々の重み初期化により、ネットワークはトレーニング前に賢明な結果を生成し、データが利用可能になるとトレーニング後の予測を改善することができる。 本稿では,地球規模の海面温度をシミュレーションするアーキテクチャについて評価し,現状の動的モデルであるCFSv2による標準DMDと季節予測と比較する。

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