Fugu-MT 論文翻訳(概要): AdaNAS: Adaptively Post-processing with Self-supervised Neural Architecture Search for Ensemble Rainfall Forecasts

論文の概要: AdaNAS: Adaptively Post-processing with Self-supervised Neural Architecture Search for Ensemble Rainfall Forecasts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16046v2
Date: Sun, 4 Feb 2024 06:43:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-07 03:31:55.838326
Title: AdaNAS: Adaptively Post-processing with Self-supervised Neural Architecture Search for Ensemble Rainfall Forecasts
Title（参考訳）: adanas: 自己教師付きニューラルネットワークによる適応的後処理による降雨予測
Authors: Yingpeng Wen, Weijiang Yu, Fudan Zheng, Dan Huang, Nong Xiao
Abstract要約: 本稿では,降雨予知処理と降雨予測を高精度に行う自己教師型ニューラルネットワークサーチ(NAS)手法を提案する。さらに,降雨エリアの予測を著しく改善する雨量対応検索空間を設計する。 EmphNone、emphLight、emphModerate、emphHeavy、emphViolentの大規模な降水ベンチマークで検証実験が行われた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.723190233704432
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Previous post-processing studies on rainfall forecasts using numerical weather prediction (NWP) mainly focus on statistics-based aspects, while learning-based aspects are rarely investigated. Although some manually-designed models are proposed to raise accuracy, they are customized networks, which need to be repeatedly tried and verified, at a huge cost in time and labor. Therefore, a self-supervised neural architecture search (NAS) method without significant manual efforts called AdaNAS is proposed in this study to perform rainfall forecast post-processing and predict rainfall with high accuracy. In addition, we design a rainfall-aware search space to significantly improve forecasts for high-rainfall areas. Furthermore, we propose a rainfall-level regularization function to eliminate the effect of noise data during the training. Validation experiments have been performed under the cases of \emph{None}, \emph{Light}, \emph{Moderate}, \emph{Heavy} and \emph{Violent} on a large-scale precipitation benchmark named TIGGE. Finally, the average mean-absolute error (MAE) and average root-mean-square error (RMSE) of the proposed AdaNAS model are 0.98 and 2.04 mm/day, respectively. Additionally, the proposed AdaNAS model is compared with other neural architecture search methods and previous studies. Compared results reveal the satisfactory performance and superiority of the proposed AdaNAS model in terms of precipitation amount prediction and intensity classification. Concretely, the proposed AdaNAS model outperformed previous best-performing manual methods with MAE and RMSE improving by 80.5\% and 80.3\%, respectively.
Abstract（参考訳）: 数値気象予報(NWP)を用いた降雨予測の過去の処理後調査では,統計に基づく側面が中心であったが,学習に基づく側面はめったに研究されていない。手作業で設計したいくつかのモデルは精度を上げるために提案されているが、ネットワークをカスタマイズし、繰り返し試して検証する必要がある。そこで本研究では,AdaNASと呼ばれる手作業を伴わない自己教師型ニューラルネットワーク探索手法を提案し,降雨予報を行い,高精度に降雨予測を行う。さらに,降雨エリアの予測を大幅に改善する雨量対応検索空間を設計する。さらに,訓練中の騒音データの影響をなくすための降雨レベル正規化関数を提案する。 TIGGEと命名された大規模な降水ベンチマーク上で, \emph{None}, \emph{Light}, \emph{Moderate}, \emph{Heavy}, \emph{Violent} の検証実験が行われた。最後に,提案したAdaNASモデルの平均平均平均二乗誤差(MAE)と平均根平均二乗誤差(RMSE)はそれぞれ0.98mm/日である。さらに、提案したAdaNASモデルは、他のニューラルネットワーク探索手法や過去の研究と比較される。比較の結果,降水量予測と強度分類の観点から,提案モデルの性能と優越性が明らかとなった。具体的には, AdaNAS モデルでは, MAE と RMSE を 80.5\% と 80.3\% に改善した。

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