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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