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/2304.01545v2
- Date: Tue, 18 Apr 2023 02:51:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-19 17:20:03.666037
- 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: 我々は,3D-CNNを用いた風速予測において,時間次元の異なるデータを用いる。
本研究では, 周辺地域の空間データと過去の風情報のマルチタイムデータを用いることで, 予測性能に好影響を与えることを示す。
局所的な幾何風と季節風の条件が予測モデルの能力に大きく影響を与えることを示す。
- 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 paper investigates how incorporating spatio-temporal data dimensions can
improve the precision of a wind forecasting model developed using a neural
network. While previous studies have shown that including spatial data can
enhance the accuracy of such models, little research has explored the impact of
different spatial scales and optimal temporal lengths of input data on their
predictive performance. To address this gap, we employ data with various
spatio-temporal dimensions as inputs when forecasting wind using
3D-Convolutional Neural Networks (3D-CNN) and assess their predictive
performance. We demonstrate that using spatial data of the surrounding area and
multi-time data of past wind information during 3D-CNN training favorably
affects the predictive performance of the model. Moreover, we propose
correlation analyses, including auto- and Pearson correlation analyses, to
reveal the influence of spatio-temporal wind phenomena on the prediction
performance of the 3D-CNN model. We show that local geometric and seasonal wind
conditions can significantly influence the forecast capability of the
predictive model through the auto- and Pearson correlation analyses. This study
provides insights into the optimal spatio-temporal dimensions of input data for
wind forecasting models, which can be useful for improving their predictive
performance and can be applied for selecting wind farm sites.
- Abstract(参考訳): 本稿では,時空間データ次元を組み込むことで,ニューラルネットワークを用いた風況予測モデルの精度を向上させる方法について検討する。
これまでの研究では、空間データを含めれば、これらのモデルの精度を向上させることができるが、異なる空間スケールと入力データの最適時間長が予測性能に与える影響についてはほとんど研究されていない。
このギャップに対処するために,3D-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使用し,その予測性能を評価する。
本研究では,3d-cnnトレーニング中の周辺地域の空間データと過去の風速情報のマルチタイムデータを用いて,モデル予測性能に好影響を与えることを実証する。
さらに,3D-CNNモデルの予測性能に及ぼす時空間風現象の影響を明らかにするために,自動・ピアソン相関解析を含む相関解析を提案する。
局所的な幾何風と季節風の条件が,自動相関解析とピアソン相関解析によって予測モデルの予測能力に大きく影響を与えることを示す。
本研究は, 風速予測モデルにおける入力データの最適時空間次元について考察し, 予測性能の向上に有効であり, 風力発電地の選択にも有効であることを示す。
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