論文の概要: How Regional Wind Characteristics Affect CNN-based wind predictions:
Insights from Spatiotemporal Correlation Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01545v1
- Date: Tue, 4 Apr 2023 05:44:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-05 15:04:08.465650
- Title: How Regional Wind Characteristics Affect CNN-based wind predictions:
Insights from Spatiotemporal Correlation Analysis
- Title（参考訳）: 地域風がCNNに基づく風速予測に与える影響:時空間相関解析からの考察
- Authors: Heesoo Shin, Mario R\"uttgers, Sangseung Lee
- Abstract要約: 本研究では3D-Conal Neural Networks(3D-CNN)を用いた風速予測時の入力として時間次元の異なるデータを用いる。
その結果, 周辺地域の空間データを用いて3D-CNN訓練を行うことで, 単点情報のみを用いることよりも予測性能が向上することが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study investigates the impact of spatiotemporal data dimensions on the
precision of a wind forecasting model developed using an artificial neural
network. Although previous studies have shown that incorporating spatial data
can enhance the accuracy of wind forecasting models, few investigations have
explored the extent of the improvement owing to different spatial scales in
neural network-based predictive models. Additionally, there are limited studies
on the optimal temporal length of the input data for these models. To address
this gap, this study employs data with various spatiotemporal dimensions as
inputs when forecasting wind using 3D-Convolutional Neural Networks (3D-CNN)
and assesses their predictive performance. The results indicate that using
spatial data of the surrounding area for 3D-CNN training can achieve better
predictive performance than using only single-point information. Additionally,
multi-time data had a more positive effect on the predictive performance than
single-time data. To determine the reasons for this, correlation analyses were
used to determine the impact of the spatial and temporal sizes of the training
data on the prediction performance. The study found that as the autocorrelation
coefficient (ACC) decreased, meaning that there was less similarity over time,
the prediction performance decreased. Furthermore, the spatial standard
deviation of the ACC also affects the prediction performance. A Pearson
correlation coefficient (PCC) analysis was conducted to examine the effect of
space on the prediction performance. Through the PCC analysis, we show that
local geometric and seasonal wind conditions can influence the forecast
capability of a predictive model.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 人工ニューラルネットワークを用いた風速予測モデルの精度に及ぼす時空間データ次元の影響について検討した。
過去の研究では、空間データを組み込むことで風速予測モデルの精度を高めることが示されているが、ニューラルネットワークに基づく予測モデルにおける空間スケールの違いによる改善の程度を調査する研究は少ない。
さらに、これらのモデルに対する入力データの最適時間長に関する限られた研究がある。
このギャップに対処するために,3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D-CNN)を用いた風速予測において,様々な時空間次元のデータを入力として利用し,その予測性能を評価する。
その結果, 周辺地域の空間データを3D-CNNトレーニングに用いることで, 単点情報のみを使用するよりも予測性能が向上することが示唆された。
さらに、マルチタイムデータはシングルタイムデータよりも予測性能に好意的な影響を及ぼした。
この原因を明らかにするために, トレーニングデータの空間的および時間的サイズが予測性能に与える影響を相関解析を用いて分析した。
その結果, 自己相関係数 (ACC) が低下すると, 時間とともに類似性が低下し, 予測性能が低下した。
さらに、accの空間標準偏差は予測性能にも影響を及ぼす。
Pearson correlation coefficient (PCC) 解析を行い, 空間が予測性能に及ぼす影響について検討した。
そこで,PCC解析により,局所的な幾何風と季節風の条件が予測モデルの予測能力に影響を及ぼすことを示した。
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