論文の概要: A case study of spatiotemporal forecasting techniques for weather forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14782v2
- Date: Sat, 8 Jun 2024 13:24:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 06:08:09.408098
- Title: A case study of spatiotemporal forecasting techniques for weather forecasting
- Title(参考訳): 天気予報のための時空間予測手法の一事例
- Authors: Shakir Showkat Sofi, Ivan Oseledets,
- Abstract要約: 実世界のプロセスの相関は時間的であり、それらによって生成されたデータは空間的および時間的進化の両方を示す。
時系列モデルが数値予測の代替となる。
本研究では,分解時間予測モデルにより計算コストを低減し,精度を向上することを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.347494885647007
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The majority of real-world processes are spatiotemporal, and the data generated by them exhibits both spatial and temporal evolution. Weather is one of the most essential processes in this domain, and weather forecasting has become a crucial part of our daily routine. Weather data analysis is considered the most complex and challenging task. Although numerical weather prediction models are currently state-of-the-art, they are resource-intensive and time-consuming. Numerous studies have proposed time series-based models as a viable alternative to numerical forecasts. Recent research in the area of time series analysis indicates significant advancements, particularly regarding the use of state-space-based models (white box) and, more recently, the integration of machine learning and deep neural network-based models (black box). The most famous examples of such models are RNNs and transformers. These models have demonstrated remarkable results in the field of time-series analysis and have demonstrated effectiveness in modelling temporal correlations. It is crucial to capture both temporal and spatial correlations for a spatiotemporal process, as the values at nearby locations and time affect the values of a spatiotemporal process at a specific point. This self-contained paper explores various regional data-driven weather forecasting methods, i.e., forecasting over multiple latitude-longitude points (matrix-shaped spatial grid) to capture spatiotemporal correlations. The results showed that spatiotemporal prediction models reduced computational costs while improving accuracy. In particular, the proposed tensor train dynamic mode decomposition-based forecasting model has comparable accuracy to the state-of-the-art models without the need for training. We provide convincing numerical experiments to show that the proposed approach is practical.
- Abstract(参考訳): 現実世界のプロセスの大部分は時空間的であり、それらによって生成されたデータは空間的および時間的進化の両方を示す。
気象はこの領域で最も重要なプロセスの1つであり、天気予報は私たちの日常の重要な部分となっている。
気象データ分析は最も複雑で困難な課題と考えられている。
数値的な天気予報モデルは現在最先端のものであるが、それらは資源集約的で時間を要する。
多くの研究が、数値予測の代替として時系列モデルを提案した。
時系列分析の領域における最近の研究は、特に状態空間ベースのモデル(ホワイトボックス)の使用や、最近では機械学習とディープニューラルネットワークベースのモデル(ブラックボックス)の統合に関して、大きな進歩を示している。
そのようなモデルの最も有名な例は、RNNとトランスフォーマーである。
これらのモデルは時系列解析の分野で顕著な結果を示し、時間的相関をモデル化する上で有効であることを示した。
時空間と時空間の相関は, 時空間と時空間の時間的相関が, 特定の時点における時空間の時間的相関に影響を及ぼすので, 時間的相関を捉えることが重要である。
この自己完結した論文は、様々な地域データによる天気予報手法、すなわち、時空間相関を捉えるために、複数の緯度-経度点(マトリクス型空間格子)にわたって予測する方法を探索する。
その結果,時空間予測モデルにより計算コストが低減され,精度が向上した。
特に、提案したテンソルトレインの動的モード分解に基づく予測モデルは、トレーニングを必要とせず、最先端モデルに匹敵する精度を有する。
提案手法が実用的であることを示すための説得力のある数値実験を行う。
関連論文リスト
- WeatherReal: A Benchmark Based on In-Situ Observations for Evaluating Weather Models [11.016845506758841]
我々は,地球近傍の地表面観測から得られた気象予報のための新しいベンチマークデータセットであるWeatherRealを紹介する。
本稿では,データセットの基盤となる情報源と処理手法を詳述するとともに,超局地的・極端な気象観測におけるその場観測の利点について述べる。
私たちの研究は、AIベースの天気予報研究を、よりアプリケーション中心で運用対応のアプローチへと進めることを目的としています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-14T08:53:46Z) - Generalizing Weather Forecast to Fine-grained Temporal Scales via Physics-AI Hybrid Modeling [55.13352174687475]
本稿では,天気予報をより微細なテンポラルスケールに一般化する物理AIハイブリッドモデル(WeatherGFT)を提案する。
具体的には、小さな時間スケールで物理進化をシミュレートするために、慎重に設計されたPDEカーネルを用いる。
我々は、異なるリードタイムでのモデルの一般化を促進するためのリードタイムアウェアトレーニングフレームワークを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-22T16:21:02Z) - A Survey on Diffusion Models for Time Series and Spatio-Temporal Data [92.1255811066468]
時系列およびS時間データにおける拡散モデルの使用について概観し、それらをモデル、タスクタイプ、データモダリティ、実用的なアプリケーションドメインで分類する。
我々は拡散モデルを無条件型と条件付き型に分類し、時系列とS時間データを別々に議論する。
本調査は,医療,レコメンデーション,気候,エネルギー,オーディオ,交通など,さまざまな分野の応用を幅広くカバーしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-29T17:19:40Z) - FengWu-4DVar: Coupling the Data-driven Weather Forecasting Model with 4D Variational Assimilation [67.20588721130623]
我々は,AIを用いた循環型天気予報システムFengWu-4DVarを開発した。
FengWu-4DVarは観測データをデータ駆動の天気予報モデルに組み込むことができる。
シミュレーションされた観測データセットの実験は、FengWu-4DVarが合理的な解析場を生成することができることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-16T02:07:56Z) - Learning Robust Precipitation Forecaster by Temporal Frame Interpolation [65.5045412005064]
本研究では,空間的不一致に対するレジリエンスを示す頑健な降水予測モデルを構築した。
提案手法は,textit4cast'23コンペティションの移行学習リーダーボードにおいて,textit1位を確保したモデルにおいて,予測精度が大幅に向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T08:22:08Z) - Precipitation nowcasting with generative diffusion models [0.0]
降水処理における拡散モデルの有効性について検討した。
本研究は, 確立されたU-Netモデルの性能と比較したものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-13T09:51:16Z) - 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) - Towards Spatio-Temporal Aware Traffic Time Series Forecasting--Full
Version [37.09531298150374]
同じ時系列パターンの複雑な時系列パターンが時間によって異なる可能性があるため、トラフィックシリーズの予測は困難である。
このような時間的モデルは、時間的位置と時間的期間に関わらず、共有パラメータ空間を使用し、時間的相関は場所間で類似しており、常に時間にわたって保持するわけではないと仮定する。
サブテンポラリモデルにICDを意識したモデルをエンコードするフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-29T16:44:56Z) - Deep Autoregressive Models with Spectral Attention [74.08846528440024]
本稿では,深部自己回帰モデルとスペクトル注意(SA)モジュールを組み合わせた予測アーキテクチャを提案する。
時系列の埋め込みをランダムなプロセスの発生としてスペクトル領域に特徴付けることにより,グローバルな傾向と季節パターンを同定することができる。
時系列に対するグローバルとローカルの2つのスペクトルアテンションモデルは、この情報を予測の中に統合し、スペクトルフィルタリングを行い、時系列のノイズを除去する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-13T11:08:47Z) - RNN with Particle Flow for Probabilistic Spatio-temporal Forecasting [30.277213545837924]
古典的な統計モデルの多くは、時系列データに存在する複雑さと高い非線形性を扱うのに不足することが多い。
本研究では,時系列データを非線形状態空間モデルからのランダムな実現とみなす。
粒子流は, 複雑で高次元的な設定において極めて有効であることを示すため, 状態の後方分布を近似するツールとして用いられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-10T21:49:23Z) - Spatio-Temporal Functional Neural Networks [11.73856529960872]
本稿では,多くの研究者によって有効性が証明された時間回帰モデルであるニューラル・ファンクショナル・ネットワーク(FNN)の2つの新しい拡張を提案する。
提案したモデルは気象分野における実用的で挑戦的な降水予測問題を解決するために展開される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-11T21:32:35Z)
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。