論文の概要: Unleashing the Power of Dynamic Mode Decomposition and Deep Learning for
Rainfall Prediction in North-East India
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09336v1
- Date: Sun, 17 Sep 2023 17:58:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 16:01:22.978090
- Title: Unleashing the Power of Dynamic Mode Decomposition and Deep Learning for
Rainfall Prediction in North-East India
- Title（参考訳）: インド北東部における降雨予測のための動的モード分解と深層学習の力を解き放つ
- Authors: Paleti Nikhil Chowdary, Sathvika P, Pranav U, Rohan S, Sowmya V,
Gopalakrishnan E A, Dhanya M
- Abstract要約: 本研究では,DMD(Dynamic Mode Decomposition)とLSTM(Long Short-Term Memory)という2つのデータ駆動手法を用いた降雨予測手法について検討した。
複数の気象観測所から得られた過去の降雨データを用いて,将来の降雨パターンを予測するためのモデルを訓練し,検証した。
以上の結果から,インド北東部地域の降雨予測精度は,データ駆動手法により著しく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）: 0.27488316163114823
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate rainfall forecasting is crucial for effective disaster preparedness
and mitigation in the North-East region of India, which is prone to extreme
weather events such as floods and landslides. In this study, we investigated
the use of two data-driven methods, Dynamic Mode Decomposition (DMD) and Long
Short-Term Memory (LSTM), for rainfall forecasting using daily rainfall data
collected from India Meteorological Department in northeast region over a
period of 118 years. We conducted a comparative analysis of these methods to
determine their relative effectiveness in predicting rainfall patterns. Using
historical rainfall data from multiple weather stations, we trained and
validated our models to forecast future rainfall patterns. Our results indicate
that both DMD and LSTM are effective in forecasting rainfall, with LSTM
outperforming DMD in terms of accuracy, revealing that LSTM has the ability to
capture complex nonlinear relationships in the data, making it a powerful tool
for rainfall forecasting. Our findings suggest that data-driven methods such as
DMD and deep learning approaches like LSTM can significantly improve rainfall
forecasting accuracy in the North-East region of India, helping to mitigate the
impact of extreme weather events and enhance the region's resilience to climate
change.
- Abstract（参考訳）: 正確な降雨予報は、洪水や地すべりなどの極端な気象現象が発生しやすいインド北東部の災害対策と緩和に不可欠である。
本研究では,インド気象局の1日降雨データを用いた118年間の降雨予測に,動的モード分解(DMD)と長期短期記憶(LSTM)という2つのデータ駆動手法を用いて検討した。
降雨パターンの予測における相対的有効性を決定するため,これらの手法の比較分析を行った。
複数の気象観測所から得られた過去の降雨データを用いて,将来の降雨パターンを予測するためのモデルを訓練し,検証した。
その結果,DMDとLSTMは降雨予測に有効であり,LSTMの精度はDMDよりも優れており,LSTMはデータの複雑な非線形関係を捉える能力を有しており,降雨予測の強力なツールであることがわかった。
本研究は,dmdなどのデータ駆動手法やlstmのような深層学習手法が,インド北東部における降雨予測精度を著しく向上し,極端な気象現象の影響を緩和し,気候変動へのレジリエンスを高めることを示唆する。
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