論文の概要: Masked Autoregressive Model for Weather Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20117v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 09:17:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-02 18:56:57.471535
• Title: Masked Autoregressive Model for Weather Forecasting
• Title（参考訳）: 気象予報のためのマスク付き自己回帰モデル
• Authors: Doyi Kim, Minseok Seo, Hakjin Lee, Junghoon Seo,
• Abstract要約: Masked Autoregressive Model for Weather Forecasting (MAM4WF) 本研究では,MAM4WF(Masked Autoregressive Model for Weather Forecasting)を提案する。 このモデルは、トレーニング中に入力データの一部をマスクするマスク付きモデリングを利用する。 気象・気象予報・映像フレーム予測データを用いてMAM4WFを評価し,5つのテストデータセットにおいて優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.960598061739508
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing impact of global climate change amplifies the need for accurate and reliable weather forecasting. Traditional autoregressive approaches, while effective for temporal modeling, suffer from error accumulation in long-term prediction tasks. The lead time embedding method has been suggested to address this issue, but it struggles to maintain crucial correlations in atmospheric events. To overcome these challenges, we propose the Masked Autoregressive Model for Weather Forecasting (MAM4WF). This model leverages masked modeling, where portions of the input data are masked during training, allowing the model to learn robust spatiotemporal relationships by reconstructing the missing information. MAM4WF combines the advantages of both autoregressive and lead time embedding methods, offering flexibility in lead time modeling while iteratively integrating predictions. We evaluate MAM4WF across weather, climate forecasting, and video frame prediction datasets, demonstrating superior performance on five test datasets.
• Abstract（参考訳）: 地球温暖化の影響の増大は、正確で信頼性の高い天気予報の必要性を増幅する。 従来の自己回帰的アプローチは、時間的モデリングには有効であるが、長期的な予測タスクではエラーの蓄積に悩まされる。 鉛時間埋め込み法はこの問題に対処するために提案されているが、大気イベントにおいて重要な相関を維持するのに苦労している。 これらの課題を克服するために,気象予報のためのMasked Autoregressive Model (MAM4WF)を提案する。 このモデルは、トレーニング中に入力データの一部をマスクするマスク付きモデリングを活用し、不足した情報を再構成することで、頑健な時空間関係を学習することができる。 MAM4WFは自動回帰とリードタイム埋め込みの両方の利点を組み合わせ、予測を反復的に統合しながらリードタイムモデリングの柔軟性を提供する。 気象・気象予報・映像フレーム予測データを用いてMAM4WFを評価し,5つのテストデータセットにおいて優れた性能を示した。

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