A Deep Learning Approach to Predict Weather Data Using Cascaded LSTM Network
Notice bibliographique
Résumé
Weather prediction is a challenging research problem although the revolutionary advancement in deep learning, along with the availability of big data, has significantly alleviated this problem. Moreover, in terms of robustness and computational cost, this problem has currently interested many researchers to develop numerous models. This paper proposes a lightweight yet powerful deep learning architecture for weather forecasting that can outperform some of the existing well-known models. This architecture mainly uses the LSTM layers in a stacked fashion, with a different number of units in each layer. It takes in multiple weather variables as input features for a given time sequence to forecast the same weather parameters in a multi-input multi-output (MIMO) structure. The resulting models are tested to predict the wind speed, relative humidity, dew point and temperature in this study and experimented with different hyper-parameters consisting a number of LSTM layers, a variable learning rate, number of LSTM units. Two models have been built cascading the basic 1hour-ahead model which predicts the weather parameters for the 2 hours and 3 hours ahead. The obtained results show that the cascaded models perform significantly better than the standard LSTM or 1D convolution networks in shorter period prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».