論文の概要: PCT-CycleGAN: Paired Complementary Temporal Cycle-Consistent Adversarial Networks for Radar-Based Precipitation Nowcasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15046v5
• Date: Mon, 21 Aug 2023 01:50:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 02:15:18.307978
• Title: PCT-CycleGAN: Paired Complementary Temporal Cycle-Consistent Adversarial Networks for Radar-Based Precipitation Nowcasting
• Title（参考訳）: PCT-CycleGAN:レーダ型降雨予報のための相補的テンポラルサイクル一貫性対向ネットワーク
• Authors: Jaeho Choi, Yura Kim, Kwang-Ho Kim, Sung-Hwa Jung, Ikhyun Cho
• Abstract要約: 本稿では,レーダを用いた降水流のための相補的時間周期一貫性対向ネットワーク (PCT-CycleGAN) を提案する。 PCT-CycleGANは画像間翻訳において高い性能を示す。 反復予測で最大2時間の信頼性のある予測を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4956929165638764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The precipitation nowcasting methods have been elaborated over the centuries because rain has a crucial impact on human life. Not only quantitative precipitation forecast (QPF) models and convolutional long short-term memory (ConvLSTM), but also various sophisticated methods such as the latest MetNet-2 are emerging. In this paper, we propose a paired complementary temporal cycle-consistent adversarial networks (PCT-CycleGAN) for radar-based precipitation nowcasting, inspired by cycle-consistent adversarial networks (CycleGAN), which shows strong performance in image-to-image translation. PCT-CycleGAN generates temporal causality using two generator networks with forward and backward temporal dynamics in paired complementary cycles. Each generator network learns a huge number of one-to-one mappings about time-dependent radar-based precipitation data to approximate a mapping function representing the temporal dynamics in each direction. To create robust temporal causality between paired complementary cycles, novel connection loss is proposed. And torrential loss to cover exceptional heavy rain events is also proposed. The generator network learning forward temporal dynamics in PCT-CycleGAN generates radar-based precipitation data 10 minutes from the current time. Also, it provides a reliable prediction of up to 2 hours with iterative forecasting. The superiority of PCT-CycleGAN is demonstrated through qualitative and quantitative comparisons with several previous methods.
• Abstract（参考訳）: 降雨は人間の生活に重大な影響を与えるため、降雨のノキャスティング手法は数世紀にわたって精巧化されてきた。 定量的降水量予測(QPF)モデルと畳み込み長短期記憶(ConvLSTM)だけでなく、最新のMetNet-2のような高度な手法も登場している。 本稿では,画像から画像への変換において強力な性能を示すcyclegan(cycle- consistent adversarial networks)にインスパイアされた,レーダベースの降水ナキャスティングのための相補的な時間周期整合adversarial network(pct-cyclegan)を提案する。 PCT-CycleGANは、2つのジェネレータネットワークと2つの相補サイクルにおける前後時間ダイナミクスを用いて時間因果関係を生成する。 各ジェネレータネットワークは、時間依存レーダベースの降水データに関する大量の1対1マッピングを学習し、各方向の時間ダイナミクスを表すマッピング関数を近似する。 ペアの相補サイクル間のロバストな時間的因果関係を生み出すために,新たな接続損失を提案する。 また, 豪雨を補うための集中的損失も提案されている。 PCT-CycleGANのフォワード時間ダイナミクスを学習するジェネレータネットワークは、現在の時間からレーダーベースの降水データを生成する。 また、反復予測によって、最大2時間の信頼できる予測を提供する。 PCT-CycleGANの優位性は, 定性的, 定量的な比較によって示された。

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