論文の概要: Short-term Precipitation Forecasting in The Netherlands: An Application
of Convolutional LSTM neural networks to weather radar data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01197v1
- Date: Sat, 2 Dec 2023 18:13:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 18:43:44.245943
- Title: Short-term Precipitation Forecasting in The Netherlands: An Application
of Convolutional LSTM neural networks to weather radar data
- Title（参考訳）: オランダにおける短期降水予測:畳み込みLSTMニューラルネットワークの気象レーダーデータへの適用
- Authors: Petros Demetrakopoulos
- Abstract要約: この研究は、空間パターン認識のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)層と、時間的シーケンスをモデル化するためのLSTMネットワーク層を組み合わせたものである。
このモデルはオランダの気象レーダーデータに基づいて訓練され、検証された。
その結果,降水運動の方向と強度の予測には高い精度が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work addresses the challenge of short-term precipitation forecasting by
applying Convolutional Long Short-Term Memory (ConvLSTM) neural networks to
weather radar data from the Royal Netherlands Meteorological Institute (KNMI).
The research exploits the combination of Convolutional Neural Networks (CNNs)
layers for spatial pattern recognition and LSTM network layers for modelling
temporal sequences, integrating these strengths into a ConvLSTM architecture.
The model was trained and validated on weather radar data from the Netherlands.
The model is an autoencoder consisting of nine layers, uniquely combining
convolutional operations with LSTMs temporal processing, enabling it to capture
the movement and intensity of precipitation systems. The training set comprised
of sequences of radar images, with the model being tasked to predict
precipitation patterns 1.5 hours ahead using the preceding data. Results
indicate high accuracy in predicting the direction and intensity of
precipitation movements. The findings of this study underscore the significant
potential of ConvLSTM networks in meteorological forecasting, particularly in
regions with complex weather patterns. It contributes to the field by offering
a more accurate, data-driven approach to weather prediction, highlighting the
broader applicability of ConvLSTM networks in meteorological tasks.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,オランダ王立気象研究所(KNMI)の気象レーダデータに畳み込み長短期記憶(ConvLSTM)ニューラルネットワークを適用することで,短期降水予測の課題に対処する。
この研究は、空間パターン認識のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)層と、時間列をモデル化するためのLSTMネットワーク層を組み合わせて、これらの強みをConvLSTMアーキテクチャに統合する。
このモデルはオランダの気象レーダーデータに基づいて訓練され検証された。
このモデルは9層からなるオートエンコーダであり、畳み込み操作とLSTMの時間処理を一意に組み合わせ、降水系の運動と強度を捉えることができる。
トレーニングセットはレーダー画像のシーケンスで構成され、前回のデータを用いて降水パターンを1.5時間前に予測する。
その結果,降水運動の方向と強度を予測する精度が高かった。
本研究は,気象予報におけるConvLSTMネットワークの有意な可能性,特に複雑な気象パターンを持つ地域での可能性を裏付けるものである。
これは気象予報に対するより正確でデータ駆動のアプローチを提供することで、気象学的なタスクにおけるConvLSTMネットワークの適用性を強調している。
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