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J-GLOBAL ID：202002248481462606   整理番号：20A0665640

畳み込まれた残留-注意:降水のノウキャスティングのための深層学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Convolutional Residual-Attention: A Deep Learning Approach for Precipitation Nowcasting

著者 (6件)： Yan Qing ( College of Electrical Engineering and Automation, Anhui University, Hefei 230601, China) ,  Ji Fuxin ( College of Electrical Engineering and Automation, Anhui University, Hefei 230601, China) ,  Miao Kaichao ( Anhui Public Meteorological Service Center, Hefei 230031, China) ,  Wu Qi ( College of Electrical Engineering and Automation, Anhui University, Hefei 230601, China) ,  Xia Yi ( College of Electrical Engineering and Automation, Anhui University, Hefei 230601, China) ,  Li Teng ( College of Electrical Engineering and Automation, Anhui University, Hefei 230601, China)
資料名： Advances in Meteorology (Web)  (Advances in Meteorology (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7661A  ISSN： 1687-9309  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： レーダ反射画像に基づく局所領域における短期降水予測は,気象分野におけるホットスポット問題になっており,それは日常生活に重要な影響を持っている。最近,深い学習技術がこの分野に適用され,その効果は従来の方法と比較して著しく促進されている。しかしながら,既存の深い学習ベースの方法は,異なる領域とチャネルが降水に異なる影響を及ぼすという問題を考慮していない。本論文では,マルチヘッドの注意を二重チャネルニューラルネットワークに組み込み,降水予測のための重要な領域を強調することを提案した。さらに,注意機構によって引き起こされるグローバル情報の過剰損失の問題を解決するために,残差接続を提案したモデルに導入した。定量的および定性的結果は,提案方法がレーダエコーデータセットに関する最先端の降水予測精度を達成することを実証した。Copyright 2020 Qing Yan et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： チャネル ,  ニューラルネットワーク ,  降水予報 ,  *降水 ,  *学習 ,  気象 ,  残差 ,  レーダ ,  ホットスポット
準シソーラス用語： レーダエコー ,  デュアルチャネル ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 水文学一般  (DC07010R) ,  気象学一般  (DC05010D) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  天気予報  (DC05020O)

引用文献 (28件)：

• X. Shi, Z. Gao, L. Leonard et al., "Deep learning for precipitation forecast: a benchmark and A new model," Proceedings of the 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS), Long Beach, CA, USA, 2017.
• J. Sun, M. Xue, J. W. Wilson et al., "Use of NWP for nowcasting convective precipitation: recent progress and challenges," Bulletin of the American Meteorological Society, vol. 95, no. 3, pp. 409-426, 2014.
• W. C. Woo, W. K. Wong, "Application of optical flow techniques to rainfall nowcasting," Proceedings of the the 27th Conference on Severe Local Storms, Madison, WI, USA, November 2014.
• Z. Liu, Q. He, J. Luo, "Spatial angular compounding with affine-model-based optical flow for improvement of motion estimation," IEEE Transactions on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control, vol. 66, no. 4, pp. 701-716, 2019.
• H. Guo, M. Chen, "High convection high resolution proximity forecasting experiments based on deep learning," Journal of Meteorology, 2019.

タイトルに関連する用語 (4件)： 残留 ,  注意 ,  降水 ,  深層学習