論文の概要: Applied Machine Learning Methods with Long-Short Term Memory Based Recurrent Neural Networks for Multivariate Temperature Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06278v1
• Date: Sat, 08 Mar 2025 16:52:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:51:28.162536
• Title: Applied Machine Learning Methods with Long-Short Term Memory Based Recurrent Neural Networks for Multivariate Temperature Prediction
• Title（参考訳）: 多変量温度予測のための長期記憶型リカレントニューラルネットワークを用いた機械学習手法
• Authors: Bojan Lukić,
• Abstract要約: 本稿では,時系列予測のためのディープニューラルネットワークの開発方法について概説する。 Pythonの開発環境Jupyterは、パッケージKerasで拡張されている。 研究の結果と評価から,深層ニューラルネットワークによる天気予報が短時間で達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper gives an overview on how to develop a dense and deep neural network for making a time series prediction. First, the history and cornerstones in Artificial Intelligence and Machine Learning will be presented. After a short introduction to the theory of Artificial Intelligence and Machine Learning, the paper will go deeper into the techniques for conducting a time series prediction with different models of neural networks. For this project, Python's development environment Jupyter, extended with the TensorFlow package and deep-learning application Keras is used. The system setup and project framework are explained in more detail before discussing the time series prediction. The main part shows an applied example of time series prediction with weather data. For this work, a deep recurrent neural network with Long Short-Term Memory cells is used to conduct the time series prediction. The results and evaluation of the work show that a weather prediction with deep neural networks can be successful for a short time period. However, there are some drawbacks and limitations with time series prediction, which will be discussed towards the end of the paper.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時系列予測のためのディープニューラルネットワークの開発方法について概説する。 まず、人工知能と機械学習の歴史と基礎が提示される。 人工知能と機械学習の理論を簡潔に紹介した後、ニューラルネットワークの異なるモデルで時系列予測を行う技術について深く研究する。 このプロジェクトでは、TensorFlowパッケージで拡張されたPythonの開発環境Jupyterと、ディープラーニングアプリケーションKerasが使用されている。 システムセットアップとプロジェクトフレームワークは、時系列予測について議論する前に、より詳細に説明されます。 主部は天気データを用いた時系列予測の応用例を示す。 この研究のために、時系列予測を行うために、Long Short-Term Memoryセルを備えたディープリカレントニューラルネットワークが使用される。 研究の結果と評価から,深層ニューラルネットワークによる天気予報が短時間で達成できることが示唆された。 しかし、時系列予測にはいくつかの欠点と制限があり、この記事の終わりに向けて議論する。

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