論文の概要: Attention-Enhanced LSTM Modeling for Improved Temperature and Rainfall Forecasting in Bangladesh

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10702v1
• Date: Sun, 12 Oct 2025 17:03:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.075225
• Title: Attention-Enhanced LSTM Modeling for Improved Temperature and Rainfall Forecasting in Bangladesh
• Title（参考訳）: バングラデシュにおける気温・降雨予測のための注意力増強LSTMモデリング
• Authors: Usman Gani Joy, Shahadat kabir, Tasnim Niger,
• Abstract要約: 既存のモデルは、気候データにおける長距離依存や複雑な時間パターンを捉えるのに苦労することが多い。 本研究では,長期記憶モデル(LSTM)を注意機構と統合し,気温と降雨の動態を予測する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate climate forecasting is vital for Bangladesh, a region highly susceptible to climate change impacts on temperature and rainfall. Existing models often struggle to capture long-range dependencies and complex temporal patterns in climate data. This study introduces an advanced Long Short-Term Memory (LSTM) model integrated with an attention mechanism to enhance the prediction of temperature and rainfall dynamics. Utilizing comprehensive datasets from 1901-2023, sourced from NASA's POWER Project for temperature and the Humanitarian Data Exchange for rainfall, the model effectively captures seasonal and long-term trends. It outperforms baseline models, including XGBoost, Simple LSTM, and GRU, achieving a test MSE of 0.2411 (normalized units), MAE of 0.3860 degrees C, R^2 of 0.9834, and NRMSE of 0.0370 for temperature, and MSE of 1283.67 mm^2, MAE of 22.91 mm, R^2 of 0.9639, and NRMSE of 0.0354 for rainfall on monthly forecasts. The model demonstrates improved robustness with only a 20 percent increase in MSE under simulated climate trends (compared to an approximately 2.2-fold increase in baseline models without trend features) and a 50 percent degradation under regional variations (compared to an approximately 4.8-fold increase in baseline models without enhancements). These results highlight the model's ability to improve forecasting precision and offer potential insights into the physical processes governing climate variability in Bangladesh, supporting applications in climate-sensitive sectors.
• Abstract（参考訳）: 正確な気候予報はバングラデシュにとって不可欠であり、気候変動の影響が気温や降雨に強く影響する地域である。 既存のモデルは、気候データにおける長距離依存や複雑な時間パターンを捉えるのに苦労することが多い。 本研究では,長期記憶モデル(LSTM)を注意機構と統合し,気温と降雨の動態を予測する手法を提案する。 1901-2023年の包括的なデータセットを利用して、NASAの温度のためのPOWERプロジェクトと降雨のための人道データ交換から得られたこのモデルは、季節と長期のトレンドを効果的に捉えている。 XGBoost、Simple LSTM、GRUなどのベースラインモデルより優れており、テストMSEは0.2411(正規化単位)、MAEは0.3860°C、R^2は0.9834、NEMSEは0.0370、MSEは1283.67 mm^2、MAEは22.91 mm、R^2は0.9639、NEMSEは0.0354である。 このモデルでは、気候のシミュレートによるMSEの20%増加(トレンドの特徴のないベースラインモデルの約2.2倍の増加)と地域差による50%の劣化(改善なしベースラインモデルの約4.8倍の増加)により、ロバスト性の向上が示されている。 これらの結果は、予測精度を改善し、バングラデシュの気候変動を制御し、気候に敏感な分野の応用を支援する物理的プロセスに対する潜在的な洞察を提供するモデルの有効性を強調している。

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