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J-GLOBAL ID：202202245137735891   整理番号：22A0977865

GNSS電波掩蔽データを用いた風場予測のための機械学習に基づく方法【JST・京大機械翻訳】

A Machine Learning-Based Method for Wind Fields Forecasting Utilizing GNSS Radio Occultation Data

著者 (6件)： Chu Xuezhao (School of Civil and Resource Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Bai Weihua (National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences (NSSC/CAS), Beijing, China) ,  Sun Yueqiang (National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences (NSSC/CAS), Beijing, China) ,  Li Wei (National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences (NSSC/CAS), Beijing, China) ,  Liu Congliang (National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences (NSSC/CAS), Beijing, China) ,  Song Hongqing (School of Civil and Resource Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 30258-30273  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： コンピュータ技術の発展と環境問題の拡大により,機械学習は天気予報の分野でますます多くの注目を集めている。グローバルナビゲーション衛星システム-ラジオ文化(GNSS-RO)技術は一種のリモートセンシング技術である。本研究は,数値気象予測モデルの代替を提案した。新しい方法は,中国の北京-天津-河北地域における風場を予測するために,GNSS-ROデータを用いた機械学習に基づいている。温度,湿度,圧力,風速,および方向を含むデータセットを,北京-天津-河北地域における歴史的モニタリングデータに関する数値計算によって得た。次に,機械学習に基づく風場予測のモデルを,Long Short-Term記憶(LSTM),畳込みニューラルネットワーク(CNN)および深層ニューラルネットワーク(DNN)を含む異なるニューラルネットワークによって確立した。異なるモデルの予測性能を分析した。結果は,LSTMとCNNが,深層ニューラルネットワークより風場を予測する上でより良い性能を有することを示した。風速誤差は約1.4m/sであり,風向誤差は30°であった。さらに,新しいサンプルを予測するためのニューラルネットワークに必要な時間は,約1秒であり,それは,数値モデルと比較して,予測時間のわずか0.2%であった。最後に,機械学習モデルを,応用における入力としてGNSS-ROデータによって,効果的に風分野を予測するために使用することができた。本論文は,GNSS-ROデータを利用する地域風場を予測するために,機械学習を利用するために,新しい方法を展望した。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： 数値計算 ,  天気予報 ,  風速 ,  気象 ,  湿度 ,  ニューラルネットワーク ,  風向 ,  *風の場 ,  リモートセンシング ,  *機械学習 ,  予測モデル ,  *GNSS
準シソーラス用語： *電波掩蔽 ,  環境問題 ,  数値モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： GNSS ,  電波掩蔽 ,  風場 ,  予測 ,  機械学習