Fugu-MT 論文翻訳(概要): Weather Prediction Using CNN-LSTM for Time Series Analysis: A Case Study on Delhi Temperature Data

論文の概要: Weather Prediction Using CNN-LSTM for Time Series Analysis: A Case Study on Delhi Temperature Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09414v1
Date: Sat, 14 Sep 2024 11:06:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-17 20:47:24.912123
Title: Weather Prediction Using CNN-LSTM for Time Series Analysis: A Case Study on Delhi Temperature Data
Title（参考訳）: CNN-LSTMによる時系列解析の天気予報:デリー温度データを用いた事例研究
Authors: Bangyu Li, Yang Qian,
Abstract要約: 本研究では,デリー地域の温度予測精度を高めるために,ハイブリッドCNN-LSTMモデルを提案する。モデルの構築とトレーニングには,包括的データ前処理や探索分析など,直接的および間接的手法を併用した。実験結果から,CNN-LSTMモデルが従来の予測手法よりも精度と安定性の両面で優れていたことが示唆された。
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License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As global climate change intensifies, accurate weather forecasting is increasingly crucial for sectors such as agriculture, energy management, and environmental protection. Traditional methods, which rely on physical and statistical models, often struggle with complex, nonlinear, and time-varying data, underscoring the need for more advanced techniques. This study explores a hybrid CNN-LSTM model to enhance temperature forecasting accuracy for the Delhi region, using historical meteorological data from 1996 to 2017. We employed both direct and indirect methods, including comprehensive data preprocessing and exploratory analysis, to construct and train our model. The CNN component effectively extracts spatial features, while the LSTM captures temporal dependencies, leading to improved prediction accuracy. Experimental results indicate that the CNN-LSTM model significantly outperforms traditional forecasting methods in terms of both accuracy and stability, with a mean square error (MSE) of 3.26217 and a root mean square error (RMSE) of 1.80615. The hybrid model demonstrates its potential as a robust tool for temperature prediction, offering valuable insights for meteorological forecasting and related fields. Future research should focus on optimizing model architecture, exploring additional feature extraction techniques, and addressing challenges such as overfitting and computational complexity. This approach not only advances temperature forecasting but also provides a foundation for applying deep learning to other time series forecasting tasks.
Abstract（参考訳）: 気候変動が拡大するにつれて、農業、エネルギー管理、環境保護といった分野において、正確な天気予報がますます重要になっている。物理モデルと統計モデルに依存した伝統的な手法は、しばしば複雑で非線形で、時間的に異なるデータに悩まされ、より高度な技術の必要性を浮き彫りにしている。本研究は1996年から2017年までの歴史的気象データを用いて,デリー地域の温度予測精度を高めるためのハイブリッドCNN-LSTMモデルについて検討した。モデルの構築とトレーニングには,包括的データ前処理や探索分析など,直接的および間接的手法を併用した。 CNNコンポーネントは空間的特徴を効果的に抽出し、LSTMは時間的依存関係をキャプチャし、予測精度が向上する。実験結果から,CNN-LSTMモデルは平均二乗誤差(MSE)3.26217,根平均二乗誤差(RMSE)1.80615で従来の予測手法よりも有意に優れていた。ハイブリッドモデルは、気象予測や関連する分野の貴重な洞察を提供する、気温予測のための堅牢なツールとしての可能性を示している。今後の研究は、モデルアーキテクチャの最適化、追加の機能抽出手法の探求、過剰適合や計算複雑性といった課題への対処に重点を置くべきである。このアプローチは温度予測を前進させるだけでなく、他の時系列予測タスクにディープラーニングを適用する基盤も提供する。

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