論文の概要: A Novel Time Series-to-Image Encoding Approach for Weather Phenomena Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05096v1
- Date: Fri, 7 Jun 2024 17:21:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-10 13:02:56.886215
- Title: A Novel Time Series-to-Image Encoding Approach for Weather Phenomena Classification
- Title（参考訳）: 気象現象分類のための時系列画像符号化手法
- Authors: Christian Giannetti,
- Abstract要約: 本稿では、4G/LTE携帯端末における受信信号レベル(RSL)から特定の気象現象の性質を特定することを目的とする。
時系列を画像としてエンコードし、タスクを画像分類問題としてモデル化する新しい手法を提案し、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて最終的に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Rainfall estimation through the analysis of its impact on electromagnetic waves has sparked increasing interest in the research community. Recent studies have delved into its effects on cellular network performance, demonstrating the potential to forecast rainfall levels based on electromagnetic wave attenuation during precipitations. This paper aims to solve the problem of identifying the nature of specific weather phenomena from the received signal level (RSL) in 4G/LTE mobile terminals. Specifically, utilizing time-series data representing RSL, we propose a novel approach to encode time series as images and model the task as an image classification problem, which we finally address using convolutional neural networks (CNNs). The main benefit of the abovementioned procedure is the opportunity to utilize various data augmentation techniques simultaneously. This encompasses applying traditional approaches, such as moving averages, to the time series and enhancing the generated images. We have investigated various image data augmentation methods to identify the most effective combination for this scenario. In the upcoming sections, we will introduce the task of rainfall estimation and conduct a comprehensive analysis of the dataset used. Subsequently, we will formally propose a new approach for converting time series into images. To conclude, the paper's final section will present and discuss the experiments conducted, providing the reader with a brief yet comprehensive overview of the results.
- Abstract（参考訳）: 電磁波に対する影響の分析による降雨推定は、研究コミュニティへの関心を高めている。
近年の研究では, 降水時の電磁波減衰による降雨量の予測の可能性を示した。
本稿では、4G/LTE携帯端末における受信信号レベル(RSL)から特定の気象現象の性質を特定することを目的とする。
具体的には、RSLを表す時系列データを利用して、時系列を画像としてエンコードし、タスクを画像分類問題としてモデル化する新しいアプローチを提案し、最終的に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて対処する。
上記の手順の主な利点は、様々なデータ拡張技術を同時に活用する機会である。
これは、移動平均のような伝統的なアプローチを時系列に適用し、生成された画像を強化することを含む。
我々は,このシナリオの最も効果的な組み合わせを特定するために,様々な画像データ拡張手法について検討した。
今後の節では、雨量推定の課題を紹介し、使用するデータセットの包括的な分析を行う。
その後、時系列を画像に変換する新しい手法を正式に提案する。
結論として、本論文の最終章では、実施した実験について論じ、その概要を簡潔かつ網羅的に紹介する。
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