Fugu-MT 論文翻訳(概要): Accurate Prediction of Temperature Indicators in Eastern China Using a Multi-Scale CNN-LSTM-Attention model

論文の概要: Accurate Prediction of Temperature Indicators in Eastern China Using a Multi-Scale CNN-LSTM-Attention model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07997v1
Date: Wed, 11 Dec 2024 00:42:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-12 14:01:45.661014
Title: Accurate Prediction of Temperature Indicators in Eastern China Using a Multi-Scale CNN-LSTM-Attention model
Title（参考訳）: マルチスケールCNN-LSTM-Attentionモデルによる中国東部の温度指標の高精度予測
Authors: Jiajiang Shen, Weiyan Wu, Qianyu Xu,
Abstract要約: 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。
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Abstract: In recent years, the importance of accurate weather forecasting has become increasingly prominent due to the impacts of global climate change and the rapid development of data science. Traditional forecasting methods often struggle to handle the complexity and nonlinearity inherent in climate data. To address these challenges, we propose a weather prediction model based on a multi-scale convolutional CNN-LSTM-Attention architecture, specifically designed for time series forecasting of temperature data in China. The model integrates Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and attention mechanisms to leverage the strengths of spatial feature extraction, temporal sequence modeling, and the ability to focus on important features. The development process of the model includes data collection, preprocessing, feature extraction, and model building. Experimental results show that the model performs excellently in predicting temperature trends with high accuracy. The final computed results indicate that the Mean Squared Error (MSE) is 1.978295 and the Root Mean Squared Error (RMSE) is 0.8106562. This work marks a significant advancement in applying deep learning techniques to meteorological data, offering a valuable tool for improving weather forecasting accuracy and providing essential support for decision-making in areas such as urban planning, agriculture, and energy management.
Abstract（参考訳）: 近年、地球温暖化の影響やデータサイエンスの急速な発展により、正確な天気予報の重要性が増している。従来の予測手法は、気候データに固有の複雑さと非線形性を扱うのに苦労することが多い。これらの課題に対処するために,中国における気温データの時系列予測に特化して設計されたマルチスケール畳み込み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)ネットワークと、空間的特徴抽出、時間的シーケンスモデリング、重要な特徴にフォーカスする能力の強みを活用するためのアテンションメカニズムを統合している。モデルの開発プロセスには、データ収集、前処理、特徴抽出、モデル構築が含まれる。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。最終的な計算結果によると、平均正方形誤差(MSE)は1.978295であり、ルート平均正方形誤差(RMSE)は0.8106562である。この研究は、気象データに深層学習技術を適用し、天気予報精度を向上し、都市計画、農業、エネルギー管理といった分野における意思決定に不可欠な支援を提供する貴重なツールを提供する。

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