文献

J-GLOBAL ID：202202283361441519   整理番号：22A0203881

レーダEchoマップ外挿のためのエネルギーベース生成敵対予測器【JST・京大機械翻訳】

An Energy-Based Generative Adversarial Forecaster for Radar Echo Map Extrapolation

著者 (7件)： Xie Pengfei (Department of Computer Science, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China) ,  Li Xutao (Department of Computer Science, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China) ,  Ji Xiyang (Department of Computer Science, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China) ,  Chen Xunlai (Meteorological Bureau of Shenzhen Municipality, Shenzhen, China) ,  Chen Yuanzhao (Meteorological Bureau of Shenzhen Municipality, Shenzhen, China) ,  Liu Jia (Meteorological Bureau of Shenzhen Municipality, Shenzhen, China) ,  Ye Yunming (Department of Computer Science, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.3500505.1-5  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： 降水予報は天気予報において重要な作業である。タスクの重要な課題は,レーダエコーマップ外挿にある。最近の研究は,畳み込み再帰ニューラルネットワーク(ConvRNN)が問題を解くための有望な方向であることを示した。しかし,既存のConvRNN法の外挿結果はぼやけや非現実的である傾向がある。最近の研究では,生成敵対ネットワーク(GAN)は欠点に対処する有望なツールであるが,訓練の不安定性に悩まされている。本論文では,レーダエコーマップ外挿のためのエネルギーベースGANに基づく新しいConvRNNモデルを構築した。この方法はぼけと非現実的問題を軽減し,より安定である。実世界データ集合で実験を行い,その結果,提案手法は,オプティカルフロー,畳み込みゲートリカレントユニット(ConvGRU),および生成敵対的ConvGRU(GA-ConvGRU)を含むいくつかの既存モデルより優れていることを示した。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 ,  天気予報 ,  *レーダ ,  *外挿法 ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  不安定性 ,  降水予報 ,  オプティカルフロー
準シソーラス用語： 予測器 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： レーダ ,  マップ ,  外挿 ,  エネルギー ,  敵対 ,  予測器