論文の概要: Building a temperature forecasting model for the city with the regression neural network (RNN)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17582v1
• Date: Mon, 27 May 2024 18:32:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 23:31:09.178550
• Title: Building a temperature forecasting model for the city with the regression neural network (RNN)
• Title（参考訳）: 回帰ニューラルネットワーク(RNN)を用いた都市温度予測モデルの構築
• Authors: Nguyen Phuc Tran, Duy Thanh Tran, Thi Thuy Nga Duong,
• Abstract要約: 天気予報モデルの研究は、2000年頃に始まったばかりである。 コンピュータ科学の進歩と共に、数学的モデルは、より正確で信頼性の高い予測モデルを作成するために、機械学習技術で構築され、応用されている。 本稿では,都市温度の予測にリカレントニューラルネットワークを適用するための研究とソリューションについて概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, a study by environmental organizations in the world and Vietnam shows that weather change is quite complex. global warming has become a serious problem in the modern world, which is a concern for scientists. last century, it was difficult to forecast the weather due to missing weather monitoring stations and technological limitations. this made it hard to collect data for building predictive models to make accurate simulations. in Vietnam, research on weather forecast models is a recent development, having only begun around 2000. along with advancements in computer science, mathematical models are being built and applied with machine learning techniques to create more accurate and reliable predictive models. this article will summarize the research and solutions for applying recurrent neural networks to forecast urban temperatures.
• Abstract（参考訳）: 近年、世界とベトナムの環境団体による調査によると、天候の変化は非常に複雑である。 地球温暖化は現代の世界で深刻な問題になっています 科学者にとって問題です 昨世紀は 天気予報が困難でした 気象監視局の欠如と 技術的な制限により これにより、正確なシミュレーションを行うための予測モデルを構築するためのデータ収集が困難になりました。 ベトナムでは、天気予報モデルの研究は、2000年頃に始まったばかりである。 コンピュータ科学の進歩と共に、数学的モデルは、より正確で信頼性の高い予測モデルを作成するために、機械学習技術で構築され、応用されている。 本稿では, 都市温度の予測に 繰り返しニューラルネットワークを適用するための研究と解決策を要約する。

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