Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep learning-based method for weather forecasting: A case study in Itoshima

論文の概要: Deep learning-based method for weather forecasting: A case study in Itoshima

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14918v1
Date: Fri, 22 Mar 2024 02:42:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-25 18:47:18.212186
Title: Deep learning-based method for weather forecasting: A case study in Itoshima
Title（参考訳）: 深層学習による気象予報手法:伊藤島を事例として
Authors: Yuzhong Cheng, Linh Thi Hoai Nguyen, Akinori Ozaki, Ton Viet Ta,
Abstract要約: 本研究では,九州,糸島における気象予報に適した多層パーセプトロンモデルを提案する。我々の細心の注意を払って設計したアーキテクチャは、Long Short-Term MemoryやRecurrent Neural Networksといったベンチマークを上回り、既存のモデルよりも優れた性能を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Accurate weather forecasting is of paramount importance for a wide range of practical applications, drawing substantial scientific and societal interest. However, the intricacies of weather systems pose substantial challenges to accurate predictions. This research introduces a multilayer perceptron model tailored for weather forecasting in Itoshima, Kyushu, Japan. Our meticulously designed architecture demonstrates superior performance compared to existing models, surpassing benchmarks such as Long Short-Term Memory and Recurrent Neural Networks.
Abstract（参考訳）: 正確な天気予報は幅広い応用において最重要であり、科学的、社会的な関心を惹き付けている。しかし、気象システムの複雑さは正確な予測に重大な課題をもたらす。本研究では,九州,糸島における気象予報に適した多層パーセプトロンモデルを提案する。我々の細心の注意を払って設計したアーキテクチャは、Long Short-Term MemoryやRecurrent Neural Networksといったベンチマークを上回り、既存のモデルよりも優れた性能を示している。

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