論文の概要: Graph Dual-stream Convolutional Attention Fusion for Precipitation Nowcasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07958v3
• Date: Sun, 08 Dec 2024 10:59:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:50:30.830793
• Title: Graph Dual-stream Convolutional Attention Fusion for Precipitation Nowcasting
• Title（参考訳）: 降雨予報用グラフデュアルストリーム畳み込みアテンションフュージョン
• Authors: Lorand Vatamany, Siamak Mehrkanoon,
• Abstract要約: 降水は今,グラフシーケンス問題として再検討する。 我々のモデルでは、空間的時間的相互作用に対して異なる注意機構を用いる。 融合モジュールは両方のストリームを統合し、空間情報と時間情報を利用して精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4610685586329806
• License:
• Abstract: Accurate precipitation nowcasting is crucial for applications such as flood prediction, disaster management, agriculture optimization, and transportation management. While many studies have approached this task using sequence-to-sequence models, most focus on single regions, ignoring correlations between disjoint areas. We reformulate precipitation nowcasting as a spatiotemporal graph sequence problem. Specifically, we propose Graph Dual-stream Convolutional Attention Fusion, a novel extension of the graph attention network. Our model's dual-stream design employs distinct attention mechanisms for spatial and temporal interactions, capturing their unique dynamics. A gated fusion module integrates both streams, leveraging spatial and temporal information for improved predictive accuracy. Additionally, our framework enhances graph attention by directly processing three-dimensional tensors within graph nodes, removing the need for reshaping. This capability enables handling complex, high-dimensional data and exploiting higher-order correlations between data dimensions. Depthwise-separable convolutions are also incorporated to refine local feature extraction and efficiently manage high-dimensional inputs. We evaluate our model using seven years of precipitation data from Copernicus Climate Change Services, covering Europe and neighboring regions. Experimental results demonstrate superior performance of our approach compared to other models. Moreover, visualizations of seasonal spatial and temporal attention scores provide insights into the most significant connections between regions and time steps.
• Abstract（参考訳）: 洪水予報、災害管理、農業最適化、交通管理などの応用には正確な降水量計が不可欠である。 多くの研究がシーケンス・ツー・シーケンス・モデルを用いてこの課題にアプローチしてきたが、ほとんどの研究は単一領域に焦点をあて、不連続領域間の相関を無視している。 我々は、時空間グラフシーケンス問題として降水今流を再構成する。 具体的には、グラフアテンションネットワークの新たな拡張である、グラフデュアルストリーム畳み込みアテンションフュージョンを提案する。 我々のモデルにおける二重ストリーム設計は、空間的・時間的相互作用に対して異なる注意機構を用い、それらのユニークなダイナミクスを捉えている。 ゲート融合モジュールは両方のストリームを統合し、空間情報と時間情報を利用して予測精度を向上させる。 さらに,グラフノード内の3次元テンソルを直接処理することで,グラフの注意力を高める。 この能力により、複雑な高次元データを扱うことができ、データ次元間の高次相関を利用することができる。 奥行き分離可能な畳み込みも、局所的な特徴抽出を洗練させ、高次元入力を効率的に管理するために組み込まれている。 我々は,コペルニクス気候変化サービス(Copernicus Climate Change Services)の7年間の降水データを用いて,ヨーロッパおよび近隣地域をカバーするモデルを評価する。 実験により, 他のモデルと比較して, 提案手法の優れた性能が示された。 さらに、季節的空間的および時間的注意スコアの可視化は、地域と時間ステップの間の最も重要な関係についての洞察を提供する。

関連論文リスト

• Spatially Regularized Graph Attention Autoencoder Framework for Detecting Rainfall Extremes [2.273531916003657]
  1990年から2015年までのインドにおける降雨データにおけるスケーラブルな異常検出の課題に対処するために,空間正規化を備えたグラフ注意自動符号化(GAE)を導入している。 我々の研究は、気候科学における高度な時間的異常検出手法の道のりを開拓し、より良い気候準備と応答戦略に寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T12:24:48Z)
• Precipitation Nowcasting Using Diffusion Transformer with Causal Attention [3.9468501770612576]
  現在のディープラーニング手法は、条件と予測結果の効果的な依存関係を確立するのに不足している。 因果アテンションモデルを用いた拡散変圧器を用いた降雨キャスティングを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T08:10:41Z)
• MambaDS: Near-Surface Meteorological Field Downscaling with Topography Constrained Selective State Space Modeling [68.69647625472464]
  気象予測において重要な課題であるダウンスケーリングは、ターゲット領域に対する高解像度気象状態の再構築を可能にする。 以前のダウンスケーリング手法には気象学のための調整された設計が欠けており、構造的な限界に遭遇した。 本稿では,多変数相関と地形情報の利用性を高める新しいモデルであるMambaDSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T13:45:49Z)
• Generating Fine-Grained Causality in Climate Time Series Data for Forecasting and Anomaly Detection [67.40407388422514]
  我々は、TBN Granger Causalityという概念的微粒因果モデルを設計する。 次に, TBN Granger Causality を生成的に発見する TacSas という, エンドツーエンドの深部生成モデルを提案する。 気候予報のための気候指標ERA5と、極度気象警報のためのNOAAの極端気象基準でTacSasを試験する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T06:47:21Z)
• SFANet: Spatial-Frequency Attention Network for Weather Forecasting [54.470205739015434]
  天気予報は様々な分野において重要な役割を担い、意思決定とリスク管理を推進している。 伝統的な手法は、しばしば気象系の複雑な力学を捉えるのに苦労する。 本稿では,これらの課題に対処し,天気予報の精度を高めるための新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T08:00:15Z)
• COOL: A Conjoint Perspective on Spatio-Temporal Graph Neural Network for Traffic Forecasting [10.392021668859272]
  本稿では,先行情報と後続情報から異種グラフをモデル化し,高次時間関係を連続的に捉えるコンジョイント時空間グラフニューラルネットワーク(COOL)を提案する。 交通予知性を高めるために,マルチランクとマルチスケールの両方から多様な時間パターンをモデル化するコンジョイント・アテンション・デコーダを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T04:30:09Z)
• Observation-Guided Meteorological Field Downscaling at Station Scale: A Benchmark and a New Method [66.80344502790231]
  気象学的ダウンスケーリングを任意の散乱ステーションスケールに拡張し、新しいベンチマークとデータセットを確立する。 データ同化技術にインスパイアされた我々は、観測データをダウンスケーリングプロセスに統合し、マルチスケールの観測先行情報を提供する。 提案手法は、複数の曲面変数上で、他の特別に設計されたベースラインモデルよりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:02:56Z)
• Spatio-Temporal Joint Graph Convolutional Networks for Traffic Forecasting [75.10017445699532]
  近年、時間グラフモデリング問題として交通予測の定式化に焦点が移っている。 本稿では,道路網における交通予測の精度向上のための新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-25T08:45:14Z)
• Unified Spatio-Temporal Modeling for Traffic Forecasting using Graph Neural Network [2.7088996845250897]
  このような分解加群との複素時間的関係を抽出するのは時間的効果が低いと我々は主張する。 空間的および時間的アグリゲーションを行う交通予測のための統一S週間グラフ畳み込み(USTGCN)を提案する。 我々のモデルUSTGCNは3つの人気のあるベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-26T12:33:17Z)
• A Spatial-Temporal Attentive Network with Spatial Continuity for Trajectory Prediction [74.00750936752418]
  空間連続性をもつ空間時間減衰ネットワーク(STAN-SC)という新しいモデルを提案する。 まず、最も有用かつ重要な情報を探るために、空間的時間的注意機構を提示する。 第2に、生成軌道の空間的連続性を維持するために、シーケンスと瞬間状態情報に基づく共同特徴系列を実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-13T04:35:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。