論文の概要: MLRM: A Multiple Linear Regression based Model for Average Temperature
Prediction of A Day
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05835v1
- Date: Fri, 11 Mar 2022 10:22:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-14 17:59:08.346775
- Title: MLRM: A Multiple Linear Regression based Model for Average Temperature
Prediction of A Day
- Title(参考訳): mlrm:1日の平均気温予測のための多重線形回帰モデル
- Authors: Ishu Gupta and Harsh Mittal and Deepak Rikhari and Ashutosh Kumar
Singh
- Abstract要約: 我々は,過去の気象データと複数の線形回帰モデルを用いて,地域の天気を予測することを目的としている。
このモデルは摂氏2.8度の誤差で1日の平均気温を予測できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.6704226968275258
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Weather is a phenomenon that affects everything and everyone around us on a
daily basis. Weather prediction has been an important point of study for
decades as researchers have tried to predict the weather and climatic changes
using traditional meteorological techniques. With the advent of modern
technologies and computing power, we can do so with the help of machine
learning techniques. We aim to predict the weather of an area using past
meteorological data and features using the Multiple Linear Regression Model.
The performance of the model is evaluated and a conclusion is drawn. The model
is successfully able to predict the average temperature of a day with an error
of 2.8 degrees Celsius.
- Abstract(参考訳): 天気は、私たちの周りのすべての人々に影響を与える現象です。
気象予報は何十年も前から重要な研究ポイントであり、研究者は従来の気象技術を使って天気や気候の変化を予測しようとしてきた。
現代の技術とコンピューティング能力の出現により、機械学習技術の助けを借りてそれを実現できる。
我々は,過去の気象データと複数の線形回帰モデルを用いて,地域の天気を予測することを目的としている。
モデルの性能を評価し、結論を導出する。
このモデルは摂氏2.8度の誤差で1日の平均気温を予測することに成功した。
関連論文リスト
- ExtremeCast: Boosting Extreme Value Prediction for Global Weather
Forecast [61.138475638813354]
非対称な最適化を行い、極端な天気予報を得るために極端な値を強調する新しい損失関数であるExlossを導入する。
また,ExEnsembleという名称のトレーニングフリーな極値拡張戦略を導入し,画素値のばらつきを増大させ,予測ロバスト性を向上させる。
提案手法は,上位中距離予測モデルに匹敵する全体的な予測精度を維持しつつ,極端気象予測における最先端性能を達成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T10:34:13Z) - FengWu-GHR: Learning the Kilometer-scale Medium-range Global Weather
Forecasting [56.73502043159699]
この研究は、データ駆動型世界天気予報モデルであるFengWu-GHRを、0.09$circ$水平解像度で実行した。
低解像度モデルから事前知識を継承することにより、MLベースの高解像度予測を操作するための扉を開く新しいアプローチを導入する。
2022年の天気予報は、FengWu-GHRがIFS-HRESよりも優れていることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-28T13:23:25Z) - Residual Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [51.061954281398116]
台湾上空2kmの高解像度気象モデルを用いて,コスト効率の低いダウンスケーリングモデルを訓練した。
textitCorrDiffは、RMSEとCRPSを巧みに表現し、極端な場合でもスペクトルと分布を忠実に回復する。
グローバルな予測のスケールダウンは、これらのメリットの多くを成功裏に維持し、マシンラーニングの天気予報のエンドツーエンドなグローバルなスケールの可能性を先導する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-24T19:57:22Z) - Predicting Temperature of Major Cities Using Machine Learning and Deep
Learning [0.0]
我々は,大都市における気温変化を構成するデイトン大学が作成したデータベースを用いて,将来いつでも異なる都市の気温を予測する。
この文書には、このような予測を行うための方法論が含まれています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-23T10:23:00Z) - ClimaX: A foundation model for weather and climate [51.208269971019504]
ClimaXは気象と気候科学のディープラーニングモデルである。
気候データセットの自己教師型学習目標で事前トレーニングすることができる。
気候や気候の様々な問題に対処するために、微調整が可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-24T23:19:01Z) - GraphCast: Learning skillful medium-range global weather forecasting [107.40054095223779]
我々は、再分析データから直接トレーニングできる「GraphCast」と呼ばれる機械学習ベースの手法を導入する。
全世界で10日以上、0.25度で、数百の気象変動を1分以内で予測する。
我々は,GraphCastが1380の検証対象の90%において,最も正確な運用決定システムよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-24T18:15:39Z) - A case study of spatiotemporal forecasting techniques for weather
forecasting [0.0]
本稿では,地域データによる気象予報の様々な手法,すなわち時間的相関を捉えるために,複数の経度点にまたがる予測手法について検討する。
その結果, 列車の動的分解モードに基づく予測モデルでは, トレーニングを必要とせず, ほぼ同等の精度で予測できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-29T13:47:02Z) - Intelligent Spatial Interpolation-based Frost Prediction Methodology
using Artificial Neural Networks with Limited Local Data [3.3607307817827032]
本研究の目的は,凍害予測のための現場の歴史的データやセンサへの依存を解消することである。
これらのモデルは、既存の気象観測所の気候データ、デジタル標高モデルサーベイ、および正規化差植生指数データを用いて、目標地点の次の1時間最低気温を推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-15T21:14:07Z) - Smart Weather Forecasting Using Machine Learning:A Case Study in
Tennessee [2.9477900773805032]
本稿では,複数の気象観測所の過去のデータを利用して,シンプルな機械学習モデルを訓練する天気予報手法を提案する。
モデルの精度は、現在の最先端技術と併用するのに十分である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-25T02:41:32Z) - A generative adversarial network approach to (ensemble) weather
prediction [91.3755431537592]
本研究では,500hPaの圧力レベル,2m温度,24時間の総降水量を予測するために,条件付き深部畳み込み生成対向ネットワークを用いた。
提案されたモデルは、2019年に関連する気象分野を予測することを目的として、2015年から2018年までの4年間のERA5の再分析データに基づいて訓練されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-13T20:53:17Z)
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。