[논문 리뷰] Accurate Prediction of Temperature Indicators in Eastern China Using a Multi-Scale CNN-LSTM-Attention model

Jiajiang Shen, Weiyan Wu외 1명|arXiv (Cornell University)|2024. 12. 11.

Hydrological Forecasting Using AI인용 수 5

한 줄 요약

다중 규모 CNN-LSTM-어텐션 아키텍처를 활용한 동부 중국 시간대별 기온 예측, MSE 1.978295 및 RMSE 0.8106562를 달성.

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.

연구 동기 및 목표

• 비선형성과 복잡한 기후 데이터 속에서 정확한 기상 예측의 필요성에 대응한다.
• 중요한 특징에 초점을 맞추기 위해 공간 특징 추출, 시간적 시퀀스 모델링 및 어텐션을 통합하는 딥러닝 모델을 개발한다.
• 중국의 기온 시계열 데이터에 모델을 적용하여 예측 정확도를 향상시킨다.
• 더 나은 기상 예측을 통해 도시 계획, 농업 및 에너지 관리에서 딥러닝의 가능성을 입증한다.

제안 방법

• 다중 규모 CNN-LSTM-어텐션 신경망 아키텍처를 구성한다.
• 공간 특징 추출을 위한 CNN과 시간 의존성을 위한 LSTM을 결합한다.
• 중요 특징에 집중하도록 어텐션 메커니즘을 도입한다.
• 데이터를 전처리하고 특징 추출 및 모델 학습을 수행한다.
• MSE 및 RMSE를 포함한 표준 회귀 지표를 사용하여 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 규모 CNN-LSTM-어텐션 모델이 기초 방법과 비교하여 동부 중국의 기온 시계열 예측을 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 다중 규모 CNN 구성요소와 어텐션이 기후 지표의 예측 정확도에 미치는 영향은?
• RQ3 MSE 및 RMSE 값은 동부 중국의 기온 경향 예측에서 모델의 성능을 어떻게 반영하는가?

주요 결과

• 모델은 MSE 1.978295를 달성한다.
• 모델은 RMSE 0.8106562를 달성한다.
• 이 접근법은 동부 중국의 기온 경향 예측에서 높은 정확도를 보여준다.
• 이 연구는 도시 계획, 농업 및 에너지 관리에 대한 의사결정 지원을 위해 기상 데이터에 대한 딥러닝의 적용 가능성을 보여준다.