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J-GLOBAL ID：202202215932975211   整理番号：22A0203777

天気予報のためのATMConvGRU【JST・京大機械翻訳】

ATMConvGRU for Weather Forecasting

著者 (3件)： Yu Tingzhao (Public Meteorological Service Centre, China Meteorological Administration, Beijing, China) ,  Kuang Qiuming (Public Meteorological Service Centre, China Meteorological Administration, Beijing, China) ,  Yang Ruyi (Public Meteorological Service Centre, China Meteorological Administration, Beijing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.1003805.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複雑な大気相関により挑戦的な天気予報は,できるだけ正確な気象推定の提供に焦点を当てる。最近,畳み込み-再電流ネットワークに基づく技法は,レーダエコー予測と降水予測を含む領域で劇的な性能を示し,深層学習モデルがこの分野で大きな可能性があることを示している。しかし,既存の方法は,内部リカレントユニットに余分な並列メモリセルを追加することに集中し,そこでは,情報が相互に独立である。より強い相関を有する空間四角形時間特性を抽出するために,このレターは,準状態カスケード方式を有する軸注意メモリモジュールを導入した。このユニットからのベネフィットは,逐次気象予測のために,空間四角形時間特徴が凝集し,標準ConvGRU公式化軸aTental Cascaded ConvGRU(ATMConvGRU)に組み込まれる。気温,相対湿度,風,およびレーダエコーを含む4種類の天気予報関連データセットに関する多くの最先端の方法と比較して,実験結果は,提案したATMConvGRUの有効性と優位性を示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  電流 ,  気温 ,  *天気予報 ,  ネットワーク ,  相対湿度 ,  気象 ,  降水予報 ,  有効性
準シソーラス用語： レーダエコー ,  パラレルメモリ ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (1件)： 天気予報