論文の概要: Short-term Hourly Streamflow Prediction with Graph Convolutional GRU
Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07039v1
- Date: Wed, 7 Jul 2021 20:26:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-18 12:27:49.183127
- Title: Short-term Hourly Streamflow Prediction with Graph Convolutional GRU
Networks
- Title(参考訳): グラフ畳み込みGRUネットワークを用いた短時間ストリームフロー予測
- Authors: Muhammed Sit, Bekir Demiray and Ibrahim Demir
- Abstract要約: 資産被害と死者の点で、その影響を準備し緩和するためには、流水、その結果の洪水を予測することが不可欠である。
本稿では,上流河川網を用いたセンサ位置における36時間の流速予測のためのグラフ畳み込みGRUモデルを提案する。
- 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: The frequency and impact of floods are expected to increase due to climate
change. It is crucial to predict streamflow, consequently flooding, in order to
prepare and mitigate its consequences in terms of property damage and
fatalities. This paper presents a Graph Convolutional GRUs based model to
predict the next 36 hours of streamflow for a sensor location using the
upstream river network. As shown in experiment results, the model presented in
this study provides better performance than the persistence baseline and a
Convolutional Bidirectional GRU network for the selected study area in
short-term streamflow prediction.
- Abstract(参考訳): 気候変動による洪水の頻度と影響は増加すると予想されている。
資産の被害と死亡率の観点からその影響を準備し緩和するために、流れを予測し、結果として洪水を起こすことが不可欠である。
本稿では,上流河川網を用いたセンサ位置における36時間の流速予測のためのグラフ畳み込みGRUモデルを提案する。
実験結果に示すように,本研究で提示するモデルは,短期の流速予測において,学習領域の持続性ベースラインおよび畳み込み2方向gruネットワークよりも優れた性能を提供する。
関連論文リスト
- TransGlow: Attention-augmented Transduction model based on Graph Neural
Networks for Water Flow Forecasting [4.915744683251151]
水量の水量予測は、水管理、洪水予測、洪水制御など様々な用途に有用である。
本稿では,GCRN(Graph Convolution Recurrent Neural Network)エンコーダデコーダの隠れ状態を増大させる時間予測モデルを提案する。
本稿では,河川,河川,湖上のカナダステーションのネットワークから,新たな水流のベンチマークデータセットを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-10T18:23:40Z) - Performative Time-Series Forecasting [71.18553214204978]
我々は,機械学習の観点から,パフォーマンス時系列予測(PeTS)を定式化する。
本稿では,予測分布シフトに対する遅延応答の概念を活用する新しい手法であるFeature Performative-Shifting(FPS)を提案する。
新型コロナウイルスの複数の時系列モデルと交通予報タスクを用いた総合的な実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T18:34:29Z) - Streaming Motion Forecasting for Autonomous Driving [71.7468645504988]
ストリーミングデータにおける将来の軌跡を問うベンチマークを導入し,これを「ストリーミング予測」と呼ぶ。
我々のベンチマークは本質的に、スナップショットベースのベンチマークでは見過ごされていない安全上の問題であるエージェントの消失と再出現を捉えている。
我々は,任意のスナップショットベースの予測器をストリーミング予測器に適応させることのできる,"Predictive Streamer"と呼ばれるプラグアンドプレイメタアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-02T17:13:16Z) - Long-term drought prediction using deep neural networks based on
geospatial weather data [78.63225885697149]
農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。
多様な時間的ニューラルネットワークモデルを用いたエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに対処する。
主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-12T13:28:06Z) - Rapid Flood Inundation Forecast Using Fourier Neural Operator [77.30160833875513]
洪水浸水予測は洪水前後の緊急計画に重要な情報を提供する。
近年,高分解能な流体力学モデリングが普及しつつあるが,道路の洪水範囲やリアルタイムのビルディングレベルは依然として計算的に要求されている。
洪水範囲と浸水深度予測のためのハイブリッドプロセスベースおよびデータ駆動機械学習(ML)アプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-29T22:49:50Z) - Convolutional GRU Network for Seasonal Prediction of the El
Ni\~no-Southern Oscillation [24.35408676030181]
本稿では,エルニーニョ南部振動(ENSO)領域時間列予測問題に対して,畳み込みGated Recurrent Unit (ConvGRU) を改良したネットワークを提案する。
提案するConvGRUネットワークはエンコーダ・デコーダシーケンス・ツー・シーケンス構造を持ち,太平洋地域の歴史的SSTマップを入力として取り込んで,その後数ヶ月間,ENSO領域内で将来のSSTマップを生成する。
その結果, ConvGRU ネットワークは LIM, AF, RNN と比較して Nino 3.4 インデックスの予測可能性を大幅に向上することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-18T00:15:45Z) - Fully Convolutional Networks for Dense Water Flow Intensity Prediction
in Swedish Catchment Areas [7.324969824727792]
本研究では,内陸海域における水流強度を予測するための機械学習によるアプローチを提案する。
我々は高密度水流強度予測の課題に最初に取り組みました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-04T09:28:36Z) - Attention-based Domain Adaptation Forecasting of Streamflow in
Data-Sparse Regions [0.40285032034172336]
データスパース領域に対する注目型領域適応型ストリームフロー予測器を提案する。
提案手法は,データリッチソース領域の流体学的特性を利用して,24時間リードタイムストリームフロー予測を効果的に行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-10T17:14:20Z) - 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) - Heterogeneous Stream-reservoir Graph Networks with Data Assimilation [3.312798619476657]
河川の水温の正確な予測は、河川の生物地球化学的および生態学的過程を監視し、理解するために重要である。
本稿では,ストリーム・リザーバ・ネットワークを基盤とする相互作用プロセスを表現するため,不均一なリカレントグラフモデルを提案する。
貯水池の放水量は一定の貯水池では利用できないため,貯水池の放水に伴う予測バイアスを補正するデータ同化機構を開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-11T01:47:16Z) - A Graph Convolutional Network with Signal Phasing Information for
Arterial Traffic Prediction [63.470149585093665]
動脈交通予測は 現代のインテリジェント交通システムの発展に 重要な役割を担っています
動脈交通予測に関する既存の研究の多くは、ループセンサからの流量と占有率の時間的測定のみを考慮し、上流と下流の検出器間のリッチな空間的関係を無視している。
我々は,信号タイミング計画から発生する空間情報を用いて,深層学習アプローチである拡散畳み込みリカレントニューラルネットワークを強化することで,このギャップを埋める。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-25T01:40:29Z)
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。