論文の概要: Two-stage Rainfall-Forecasting Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12779v1
- Date: Tue, 20 Feb 2024 07:37:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 16:33:30.546814
- Title: Two-stage Rainfall-Forecasting Diffusion Model
- Title（参考訳）: 2段階降雨予測拡散モデル
- Authors: XuDong Ling, ChaoRong Li, FengQing Qin, LiHong Zhu, Yuanyuan Huang
- Abstract要約: TRDMは降雨予測のための2段階の手法である。
第1段階は、低解像度条件下で空間情報を保存しながら、堅牢な時間情報をキャプチャすることである。
第2段は、第1段で生成された低解像度画像を高解像度画像に再構成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6005657281443229
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep neural networks have made great achievements in rainfall
prediction.However, the current forecasting methods have certain limitations,
such as with blurry generated images and incorrect spatial positions. To
overcome these challenges, we propose a Two-stage Rainfall-Forecasting
Diffusion Model (TRDM) aimed at improving the accuracy of long-term rainfall
forecasts and addressing the imbalance in performance between temporal and
spatial modeling. TRDM is a two-stage method for rainfall prediction tasks. The
task of the first stage is to capture robust temporal information while
preserving spatial information under low-resolution conditions. The task of the
second stage is to reconstruct the low-resolution images generated in the first
stage into high-resolution images. We demonstrate state-of-the-art results on
the MRMS and Swedish radar datasets. Our project is open source and available
on GitHub at:
\href{https://github.com/clearlyzerolxd/TRDM}{https://github.com/clearlyzerolxd/TRDM}.
- Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークは降雨予測において大きな成果を上げているが、現在の予測手法には、ぼやけた画像や不正確な空間位置など、一定の限界がある。
これらの課題を克服するため, 長期降雨予測の精度向上と時空間モデルと空間モデルとの非バランスの解消を目的とした2段階降雨予測拡散モデル(TRDM)を提案する。
TRDMは降雨予測のための2段階の手法である。
第1段階の課題は、低分解能環境下で空間情報を保存しつつロバストな時間情報を取得することである。
第2段の課題は、第1段で生成された低解像度画像を高解像度画像に再構成することである。
我々はMRMSとスウェーデンのレーダデータセットに最先端の結果を示す。
私たちのプロジェクトはGitHubで公開されている。 \href{https://github.com/clearlyzerolxd/TRDM}{https://github.com/clearlyzerolxd/TRDM}。
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