論文の概要: WADEPre: A Wavelet-based Decomposition Model for Extreme Precipitation Nowcasting with Multi-Scale Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02096v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 13:40:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:34.173003
• Title: WADEPre: A Wavelet-based Decomposition Model for Extreme Precipitation Nowcasting with Multi-Scale Learning
• Title（参考訳）: WADEPre: マルチスケール学習による極端降水量予測のためのウェーブレットに基づく分解モデル
• Abstract要約: WADEPre はウェーブレットに基づく極度の降水に対する分解モデルであり、モデリングをウェーブレット領域に遷移させる。 SEVIRとShanghai Radarデータセットの実験は、WADEPreが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.39382090254482
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The heavy-tailed nature of precipitation intensity impedes precise precipitation nowcasting. Standard models that optimize pixel-wise losses are prone to regression-to-the-mean bias, which blurs extreme values. Existing Fourier-based methods also lack the spatial localization needed to resolve transient convective cells. To overcome these intrinsic limitations, we propose WADEPre, a wavelet-based decomposition model for extreme precipitation that transitions the modeling into the wavelet domain. By leveraging the Discrete Wavelet Transform for explicit decomposition, WADEPre employs a dual-branch architecture: an Approximation Network to model stable, low-frequency advection, isolating deterministic trends from statistical bias, and a spatially localized Detail Network to capture high-frequency stochastic convection, resolving transient singularities and preserving sharp boundaries. A subsequent Refiner module then dynamically reconstructs these decoupled multi-scale components into the final high-fidelity forecast. To address optimization instability, we introduce a multi-scale curriculum learning strategy that progressively shifts supervision from coarse scales to fine-grained details. Extensive experiments on the SEVIR and Shanghai Radar datasets demonstrate that WADEPre achieves state-of-the-art performance, yielding significant improvements in capturing extreme thresholds and maintaining structural fidelity. Our code is available at https://github.com/sonderlau/WADEPre.
• Abstract（参考訳）: 降水強度の重い性質は、現在の正確な降水を妨げている。 ピクセル単位の損失を最適化する標準モデルは、極端な値をぼかす平均偏差の傾向にある。 既存のフーリエ法では、一過性対流細胞の解決に必要な空間的局在も欠如している。 このような本質的な制約を克服するために、ウェーブレットをベースとした極端降水分解モデルであるWADEPreを提案し、モデリングをウェーブレット領域に遷移させる。 離散ウェーブレット変換を明示的な分解に活用することにより、WADEPreは二重分岐アーキテクチャを用いて、安定で低周波の対流をモデル化し、統計バイアスから決定論的傾向を分離する近似ネットワークと、高周波確率対流を捕捉し、過渡的な特異点を解消し、鋭い境界を保存する空間的局所化ネットワークを用いる。 その後のRefinerモジュールは、これらの分離されたマルチスケールコンポーネントを最終的な高忠実度予測に動的に再構成する。 最適化の不安定性に対処するため、我々は、監督を粗いスケールから細かな詳細に段階的にシフトする、マルチスケールのカリキュラム学習戦略を導入する。 SEVIRとShanghai Radarデータセットの大規模な実験は、WADEPreが最先端のパフォーマンスを達成し、極端なしきい値の取得と構造的忠実性の維持に大きな改善をもたらすことを示した。 私たちのコードはhttps://github.com/sonderlau/WADEPreで利用可能です。

関連論文リスト

• Exogenous Dropout: A Simple, Strong Baseline for Corruption-Robust Time Series Forecasting with Covariates [2.6904447021876297]
  堅牢性には特殊なアーキテクチャが必要か,あるいは簡単なトレーニング介入によって実現可能であるかを検討する。 電力価格予測,貯水池水理,気象学の分野では,ガウス雑音下でのロバスト性を大幅に改善する。 これは我々の実験でもっとも堅牢なモデルとなり、故意に強い束縛されたアーキテクチャ・ホイルを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-05T15:59:15Z)
• Perceptual Flow Matching for Few-Step Generative Modeling [64.26537634881244]
  知覚フローマッチング(Perceptual Flow Matching)は、フローマッチングモデルにおいて、数ステップ生成のためのフレームワークである。 PFMは、適切な表現空間で教師される際に、高品質な数ステップジェネレータを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-03T17:55:01Z)
• RainODE: Continuous-Time Precipitation Forecasting with Latent Neural ODEs [31.6943694848236]
  RainODEは、Neural ODEを使用して潜在空間の降水進化をモデル化するフレームワークである。 この定式化により、微分整合時間力学が実現され、降水系の大規模対流運動が支配的となる。 ブラウン橋に基づく震源モデリングモジュールは、微細な構造を保ちながら残留強度の変動を復元する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-29T06:48:02Z)
• Decoupled Latent Optimization of Diffusion Models for Full Waveform Inversion [4.293965179144764]
  フルウェーブフォーム・インバージョン(FWI)は、高度に不規則な2次PDE速度最適化を解くことで、記録から地下の速度を回復する。 最近の拡散優先法は、標準定式化と事前整合性の間の脆弱なトレードオフを犠牲にして現実性を改善する。 そこで本稿では,潜時費用目標を補助的物理変数と潜時変数に対する潜時費用目標に緩和するDe Latent Optimization (DLO)を提案する。 OpenFWIベンチマークでは、DLOは古典的正規化器や既存の拡散ベースのメソッドよりもクリーンでノイズがあり、トラスが不足している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-12T05:55:10Z)
• Learning to Refine: Spectral-Decoupled Iterative Refinement Framework for Precipitation Nowcasting [21.300422393514804]
  本稿では,現在放送を進行周波数分離改良として再編成する決定論的枠組みを提案する。 SDIRはまず安定な低周波合成骨格を抽出し、次いで物理的制約下で高周波テクスチャを反復的に洗練する。 3つのベンチマークで実験したところ、SDIRは空間精度でSOTA法を著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-01T07:34:30Z)
• Clipping Bottleneck: Stabilizing RLVR via Stochastic Recovery of Near-Boundary Signals [83.0127582612634]
  Near-boundary Rescue (NSR) は最小限のプラグ・アンド・プレイの修正であり、失った信号を回復するために、アウト・オブ・バウンドトークンを保持する。 NSRはトレーニングの安定性を大幅に改善し、DAPOやGSPOといった強力なベースライン上で一貫したゲインを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-21T16:45:31Z)
• Cross-Scenario Deraining Adaptation with Unpaired Data: Superpixel Structural Priors and Multi-Stage Pseudo-Rain Synthesis [48.809049043865905]
  低レベルのコンピュータビジョンでは,イメージデライン化が重要な役割を担っている。 ディープラーニングのパラダイムは、目に見えないアウト・オブ・ディストリビューションシナリオに一般化された場合、厳しいパフォーマンス劣化に悩まされることが多い。 本稿では,クロスシナリオ・デライニング適応フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-23T07:38:55Z)
• STLDM: Spatio-Temporal Latent Diffusion Model for Precipitation Nowcasting [22.29494904927957]
  降水流しは、異常気象による深刻な被害を防ぐための社会にとって重要な予測課題である。 STLDMと呼ばれるシンプルなモデルアーキテクチャを提案する。これは拡散に基づくモデルであり、Varitemporal Autoencoder と Conditioning Network の両方とともに、終端から終端までの潜伏表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-24T11:34:44Z)
• SynCast: Synergizing Contradictions in Precipitation Nowcasting via Diffusion Sequential Preference Optimization [62.958457694151384]
  本研究では,大規模な言語モデルにおける人的フィードバックからの強化学習の成功を動機として,降水量の最適化を初めて導入する。 第一段階では、フレームワークはFARを減らすことに焦点を当て、誤報を効果的に抑えるためにモデルを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-22T16:11:22Z)
• Operator Flow Matching for Timeseries Forecasting [2.406359246841227]
  既存の自己回帰と拡散に基づくアプローチは、長い、物理的に一貫した予測を制限する累積誤差や離散化アーチファクトに悩まされることが多い。 本研究では、FNO誤差の上限を証明し、チャネル折り畳みによるスパース条件付けを利用した潜時流マッチングモデルであるTempOを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-16T19:40:56Z)
• PointNSP: Autoregressive 3D Point Cloud Generation with Next-Scale Level-of-Detail Prediction [87.33016661440202]
  自動回帰ポイントクラウド生成は、長い間、拡散ベースの品質アプローチに遅れを取ってきた。 低解像度で大域的な形状を保った粗大な生成フレームワークであるPointNSPを提案する。 ShapeNetの実験によると、PointNSPは自己回帰パラダイムの中で初めて、最先端(SOTA)生成品質を確立している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-07T06:31:02Z)
• Physics-Based Machine Learning Closures and Wall Models for Hypersonic Transition-Continuum Boundary Layer Predictions [0.21748200848556343]
  我々は、輸送モデルと境界条件を強化する物理制約付き機械学習フレームワークを開発する。 この2次元超音速平板流れをマッハ数とクヌーゼン数で評価した。 その結果,スキュート・ガウス分布関数壁モデルと組み合わせた無微量異方性粘度モデルにより,精度が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-11T19:40:00Z)
• Inference-Time Scaling of Diffusion Language Models with Particle Gibbs Sampling [70.8832906871441]
  我々は、モデルを再訓練することなく、所望の報酬に向けて世代を操る方法を研究する。 従来の手法では、通常は1つの認知軌道内でサンプリングやフィルタを行い、軌道レベルの改善なしに報酬をステップバイステップで最適化する。 本稿では,拡散言語モデル(PG-DLM)の粒子ギブスサンプリングについて紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-11T08:00:47Z)
• ResPF: Residual Poisson Flow for Efficient and Physically Consistent Sparse-View CT Reconstruction [7.644299873269135]
  スパース・ビュー・コンピュート・トモグラフィー(CT)は、放射線線量を減らすための実用的な方法であるが、結果として生じる逆問題により、正確な画像再構成に重大な課題が生じる。 生成モデリングの最近の進歩、特にポアソンフロー生成モデル(PFGM)は、高忠実度画像合成を可能にする。 本稿では, 残余ポアソンフロー(ResPF)生成モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T01:43:35Z)
• Solving Inverse Problems with FLAIR [68.87167940623318]
  本稿では,フローベース生成モデルを逆問題に先立って活用する学習自由変分フレームワークFLAIRを提案する。 標準画像ベンチマークの結果、FLAIRは再現性やサンプルの多様性の観点から、既存の拡散法や流れ法よりも一貫して優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-03T09:29:47Z)
• FLEX: A Backbone for Diffusion-Based Modeling of Spatio-temporal Physical Systems [51.15230303652732]
  FLEX (F Low Expert) は、時間物理系の生成モデリングのためのバックボーンアーキテクチャである。 拡散モデルにおける速度場の分散を低減し、トレーニングの安定化に役立つ。 少数の特徴を2つの逆拡散ステップとして用いて、超解像および予測タスクの正確な予測を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T00:07:59Z)
• DispFormer: A Pretrained Transformer Incorporating Physical Constraints for Dispersion Curve Inversion [56.64622091009756]
  本研究では、レイリー波位相と群分散曲線からプロファイルインバージョンを$v_s$とするトランスフォーマーベースのニューラルネットワークであるDispFormerを紹介する。 DispFormerは各期間に分散データを個別に処理し、ネットワークの変更やデータセットのトレーニングとテストの厳格な調整を必要とせずに、さまざまな長さを処理できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T09:08:24Z)
• Learning Robust Precipitation Forecaster by Temporal Frame Interpolation [65.5045412005064]
  本研究では,空間的不一致に対するレジリエンスを示す頑健な降水予測モデルを構築した。 提案手法は,textit4cast'23コンペティションの移行学習リーダーボードにおいて,textit1位を確保したモデルにおいて,予測精度が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T08:22:08Z)

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。