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。
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