Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multidimensional precipitation index prediction based on CNN-LSTM hybrid framework

論文の概要: Multidimensional precipitation index prediction based on CNN-LSTM hybrid framework

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20442v1
Date: Tue, 29 Apr 2025 05:32:43 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.764007
Title: Multidimensional precipitation index prediction based on CNN-LSTM hybrid framework
Title（参考訳）: CNN-LSTMハイブリッドフレームワークによる多次元降水指数予測
Authors: Yuchen Wang, Pengfei Jia, Zhitao Shu, Keyan Liu, Abdul Rashid Mohamed Shariff,
Abstract要約: 本研究では,CNN-LSTMハイブリッドフレームワークに基づく多次元降水指数予測モデルを提案する。このデータセットはインドのマハーラーシュトラ州プーンで1972年から2002年までの月間平均降水量のデータをカバーしている。実験の結果,6.752の根平均二乗誤差(RMSE)が得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.484147776963721
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: With the intensification of global climate change, accurate prediction of weather indicators is of great significance in disaster prevention and mitigation, agricultural production, and transportation. Precipitation, as one of the key meteorological indicators, plays a crucial role in water resource management, agricultural production, and urban flood control. This study proposes a multidimensional precipitation index prediction model based on a CNN- LSTM hybrid framework, aiming to improve the accuracy of precipitation forecasts. The dataset is sourced from Pune, Maharashtra, India, covering monthly mean precipitation data from 1972 to 2002. This dataset includes nearly 31 years (1972-2002) of monthly average precipitation, reflecting the long-term fluctuations and seasonal variations of precipitation in the region. By analyzing these time series data, the CNN-LSTM model effectively captures local features and long-term dependencies. Experimental results show that the model achieves a root mean square error (RMSE) of 6.752, which demonstrates a significant advantage over traditional time series prediction methods in terms of prediction accuracy and generalization ability. Furthermore, this study provides new research ideas for precipitation prediction. However, the model requires high computational resources when dealing with large-scale datasets, and its predictive ability for multidimensional precipitation data still needs improvement. Future research could extend the model to support and predict multidimensional precipitation data, thereby promoting the development of more accurate and efficient meteorological prediction technologies.
Abstract（参考訳）: 地球温暖化の増大に伴い、気象指標の正確な予測は、防災と緩和、農業生産、輸送において非常に重要である。降水は重要な気象指標の1つであり、水資源管理、農業生産、都市洪水管理において重要な役割を果たしている。本研究では,降水予測の精度向上を目的とした,CNN-LSTMハイブリッドフレームワークに基づく多次元降水指数予測モデルを提案する。このデータセットはインドのマハーラーシュトラ州プーンで1972年から2002年までの月間平均降水量のデータをカバーしている。このデータセットは月間平均降水量の約31年 (1972-2002) を含み、この地域の長期的な変動と季節的な降水量の変動を反映している。これらの時系列データを解析することにより、CNN-LSTMモデルは、局所的特徴と長期的依存関係を効果的にキャプチャする。実験の結果,6.752の根平均二乗誤差(RMSE)が得られた。さらに, 降水予測のための新しい研究アイデアを提供する。しかし、このモデルは大規模データセットを扱う際に高い計算資源を必要とし、多次元降水データに対する予測能力は依然として改善が必要である。将来の研究は、モデルを多次元降水データのサポートと予測に拡張し、より正確で効率的な気象予測技術の開発を促進する可能性がある。

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