論文の概要: Deep Learning for Weather Forecasting: A CNN-LSTM Hybrid Model for Predicting Historical Temperature Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14963v1
• Date: Sat, 19 Oct 2024 03:38:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:15:48.310513
• Title: Deep Learning for Weather Forecasting: A CNN-LSTM Hybrid Model for Predicting Historical Temperature Data
• Title（参考訳）: 気象予報のための深層学習:CNN-LSTMハイブリッドモデルによる歴史的温度データの予測
• Authors: Yuhao Gong, Yuchen Zhang, Fei Wang, Chi-Han Lee,
• Abstract要約: 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)を併用したハイブリッドモデルを提案する。 CNNは空間的特徴抽出に利用され、LSTMは時間的依存を処理し、予測精度と安定性が大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.559331742876793
• License:
• Abstract: As global climate change intensifies, accurate weather forecasting has become increasingly important, affecting agriculture, energy management, environmental protection, and daily life. This study introduces a hybrid model combining Convolutional Neural Networks (CNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks to predict historical temperature data. CNNs are utilized for spatial feature extraction, while LSTMs handle temporal dependencies, resulting in significantly improved prediction accuracy and stability. By using Mean Absolute Error (MAE) as the loss function, the model demonstrates excellent performance in processing complex meteorological data, addressing challenges such as missing data and high-dimensionality. The results show a strong alignment between the prediction curve and test data, validating the model's potential in climate prediction. This study offers valuable insights for fields such as agriculture, energy management, and urban planning, and lays the groundwork for future applications in weather forecasting under the context of global climate change.
• 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、日常生活に影響を及ぼす正確な天気予報がますます重要になっている。 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)を併用したハイブリッドモデルを提案する。 CNNは空間的特徴抽出に利用され、LSTMは時間的依存を処理し、予測精度と安定性が大幅に向上する。 損失関数として平均絶対誤差(MAE)を用いることで、複雑な気象データを処理する上で優れた性能を示し、欠落データや高次元性といった課題に対処する。 その結果、予測曲線とテストデータの間に強い整合性を示し、気候予測におけるモデルのポテンシャルを検証した。 本研究は, 農業, エネルギー管理, 都市計画などの分野での貴重な知見を提供し, 地球温暖化の文脈下での気象予報における今後の応用の土台を定めている。

関連論文リスト

• Accurate Prediction of Temperature Indicators in Eastern China Using a Multi-Scale CNN-LSTM-Attention model [0.0]
  マルチスケールの畳み込み型CNN-LSTM-Attentionアーキテクチャに基づく天気予報モデルを提案する。 このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワーク、およびアテンションメカニズムを統合している。 実験結果から, モデルが高精度に温度変動を予測できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-11T00:42:31Z)
• Weather Prediction Using CNN-LSTM for Time Series Analysis: A Case Study on Delhi Temperature Data [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-14T11:06:07Z)
• Leveraging data-driven weather models for improving numerical weather prediction skill through large-scale spectral nudging [1.747339718564314]
  本研究は,気象予測に対する物理学的アプローチとAI的アプローチの相対的強みと弱みについて述べる。 GEM予測された大規模状態変数をGraphCast予測に対してスペクトル的に評価するハイブリッドNWP-AIシステムを提案する。 その結果,このハイブリッド手法は,GEMモデルの予測能力を高めるために,GraphCastの強みを活用できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T16:39:25Z)
• Advancing Data-driven Weather Forecasting: Time-Sliding Data Augmentation of ERA5 [3.3748750222488657]
  我々は高解像度データへの共通依存から逸脱する新しい戦略を導入する。 本稿では,データ拡張と処理に対する新たなアプローチとして,変数の追加による従来のアプローチの改善について述べる。 その結果, 解像度が低いにもかかわらず, 提案手法は大気条件の予測にかなり精度が高いことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T03:01:22Z)
• ExtremeCast: Boosting Extreme Value Prediction for Global Weather Forecast [57.6987191099507]
  非対称な最適化を行い、極端な天気予報を得るために極端な値を強調する新しい損失関数であるExlossを導入する。 また,複数のランダムサンプルを用いて予測結果の不確かさをキャプチャするExBoosterについても紹介する。 提案手法は,上位中距離予測モデルに匹敵する全体的な予測精度を維持しつつ,極端気象予測における最先端性能を達成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T10:34:13Z)
• FengWu-GHR: Learning the Kilometer-scale Medium-range Global Weather Forecasting [56.73502043159699]
  この研究は、データ駆動型世界天気予報モデルであるFengWu-GHRを、0.09$circ$水平解像度で実行した。 低解像度モデルから事前知識を継承することにより、MLベースの高解像度予測を操作するための扉を開く新しいアプローチを導入する。 2022年の天気予報は、FengWu-GHRがIFS-HRESよりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T13:23:25Z)
• Comparing Data-Driven and Mechanistic Models for Predicting Phenology in Deciduous Broadleaf Forests [47.285748922842444]
  我々は、気象時系列から表現指標を予測するために、ディープニューラルネットワークを訓練する。 このアプローチは従来のプロセスベースのモデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-08T15:29:23Z)
• Residual Corrective Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [58.456404022536425]
  気象・気候からの物理的危険予知技術の現状には、粗い解像度のグローバルな入力によって駆動される高価なkmスケールの数値シミュレーションが必要である。 ここでは、コスト効率のよい機械学習代替手段として、このようなグローバルな入力をkmスケールにダウンスケールするために、生成拡散アーキテクチャを探索する。 このモデルは、台湾上空の地域気象モデルから2kmのデータを予測するために訓練され、世界25kmの再解析に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-24T19:57:22Z)
• Predicting Temperature of Major Cities Using Machine Learning and Deep Learning [0.0]
  我々は,大都市における気温変化を構成するデイトン大学が作成したデータベースを用いて,将来いつでも異なる都市の気温を予測する。 この文書には、このような予測を行うための方法論が含まれています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-23T10:23:00Z)
• Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.38539438000072]
  農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。 私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。 主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:28:06Z)
• Forecasting large-scale circulation regimes using deformable convolutional neural networks and global spatiotemporal climate data [86.1450118623908]
  変形可能な畳み込みニューラルネットワーク(deCNN)に基づく教師あり機械学習手法の検討 今後1～15日にわたって北大西洋-欧州の気象条件を予測した。 より広い視野で見れば、通常の畳み込みニューラルネットワークよりも5～6日を超えるリードタイムでかなり優れた性能を発揮することが分かる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-10T11:37:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。