論文の概要: Improvements to short-term weather prediction with recurrent-convolutional networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06240v1
• Date: Thu, 11 Nov 2021 14:38:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-12 18:11:22.340298
• Title: Improvements to short-term weather prediction with recurrent-convolutional networks
• Title（参考訳）: リカレント畳み込みネットワークによる短期気象予測の改善
• Authors: Jussi Leinonen
• Abstract要約: 本稿では,第2回Weather4cast 2021コンペティションにおいて,モデルをさらに改良するための著者の取り組みについて述べる。 競技の指標に対する最大の量的改善は、競技の第2段階で利用可能なトレーニングデータの量の増加に起因する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Weather4cast 2021 competition gave the participants a task of predicting the time evolution of two-dimensional fields of satellite-based meteorological data. This paper describes the author's efforts, after initial success in the first stage of the competition, to improve the model further in the second stage. The improvements consisted of a shallower model variant that is competitive against the deeper version, adoption of the AdaBelief optimizer, improved handling of one of the predicted variables where the training set was found not to represent the validation set well, and ensembling multiple models to improve the results further. The largest quantitative improvements to the competition metrics can be attributed to the increased amount of training data available in the second stage of the competition, followed by the effects of model ensembling. Qualitative results show that the model can predict the time evolution of the fields, including the motion of the fields over time, starting with sharp predictions for the immediate future and blurring of the outputs in later frames to account for the increased uncertainty.
• Abstract（参考訳）: weather4cast 2021コンペティションでは、参加者は衛星ベースの気象データの2次元フィールドの時間発展を予測するタスクを与えられた。 本稿は,第1段階において最初の成功をおさめた後,第2段階においてモデルをさらに改善するための著者の努力について述べる。 改良は、より深いバージョンと競争力のある浅いモデル変種、adabeliefオプティマイザの採用、トレーニングセットが検証セットをうまく表現していないことが判明した予測変数の処理の改善、結果を改善するために複数のモデルをセンセンシングした。 競技の指標に対する最大の量的改善は、競技の第2段階で利用可能なトレーニングデータの量の増加と、モデルアンサンブルの影響によるものである。 定性的な結果は、モデルがフィールドの経時的動きを含むフィールドの時間的進化を予測できることを示しており、これは近未来の鋭い予測から始まり、不確実性の増加を考慮した後のフレームの出力のぼやけから始まっている。

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