[論文レビュー] Accurate Prediction of Temperature Indicators in Eastern China Using a Multi-Scale CNN-LSTM-Attention model

Jiajiang Shen, Weiyan Wu+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 11, 2024

Hydrological Forecasting Using AI被引用数 5

ひとこと要約

東部中国の時系列温度予測のための多尺度CNN-LSTM-attentionアーキテクチャが、MSE 1.978295およびRMSE 0.8106562を達成。

ABSTRACT

In recent years, the importance of accurate weather forecasting has become increasingly prominent due to the impacts of global climate change and the rapid development of data science. Traditional forecasting methods often struggle to handle the complexity and nonlinearity inherent in climate data. To address these challenges, we propose a weather prediction model based on a multi-scale convolutional CNN-LSTM-Attention architecture, specifically designed for time series forecasting of temperature data in China. The model integrates Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and attention mechanisms to leverage the strengths of spatial feature extraction, temporal sequence modeling, and the ability to focus on important features. The development process of the model includes data collection, preprocessing, feature extraction, and model building. Experimental results show that the model performs excellently in predicting temperature trends with high accuracy. The final computed results indicate that the Mean Squared Error (MSE) is 1.978295 and the Root Mean Squared Error (RMSE) is 0.8106562. This work marks a significant advancement in applying deep learning techniques to meteorological data, offering a valuable tool for improving weather forecasting accuracy and providing essential support for decision-making in areas such as urban planning, agriculture, and energy management.

研究の動機と目的

• 不等行列性と複雑な気候データに対応した正確な天気予測の必要性に対処する。
• 空間的特徴抽出、時間系列モデリング、重要な特徴を強調するアテンションを統合した深層学習モデルを開発する。
• 中国の温度時系列データにこのモデルを適用して予測精度を向上させる。
• 都市計画、農業、エネルギー管理におけるより良い天候予測を通じた深層学習の可能性を示す。

提案手法

• 多尺度CNN-LSTM-Attention神経アーキテクチャを構築する。
• 空間的特徴抽出にはCNN、時間的依存にはLSTMを組み合わせる。
• salient featuresに焦点を当てるアテンション機構を組み込む。
• データを前処理し特徴抽出とモデル訓練を実施する。
• 標準的な回帰指標（MSEおよびRMSEを含む）を用いて評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 東部中国の温度時系列予測を、基準法と比較して多尺度CNN-LSTM-Attentionモデルは改善できるか。
• RQ2 マルチスケールのCNN構成要素とアテンションが気候指標の予測精度に与える影響はどの程度か。
• RQ3 MSEとRMSEの値は、東部中国の温度傾向予測におけるモデルの性能をどのように反映するか。

主な発見

• モデルはMSE 1.978295を達成する。
• モデルはRMSE 0.8106562を達成する。
• このアプローチは東部中国の温度傾向予測で高い精度を示す。
• 本研究は都市計画、農業、およびエネルギー管理の意思決定支援のための気象データへの深層学習の適用性を示す。