Orkaner är cykloner cirkulerar omkring ett bestämt centrum vars slutna vindhastigheter överstiger 75 mph med ursprung över tropiska och subtropiska vatten. Vid landfall kan orkaner leda till allvarliga katastrofer. Noggrannheten i att förutsäga deras bana är avgörande för att minska ekonomiska förluster och rädda människoliv. Med tanke på komplexiteten och icke-linjäritet väderdata, ett återkommande neuralt nätverk (RNN) kan vara fördelaktigt i modellering orkan beteende. Vi föreslår att man tillämpar en fullt ansluten RNN för att förutsäga orkanernas bana. Vi använde RNN över ett fint rutnät för att minska typiska trunkeringsfel. Vi använde deras latitud, longitud, vindhastighet och tryck offentligt tillhandahålls av National Hurricane Center (NHC) för att förutsäga banan av en orkan med 6 timmars mellanrum. Resultaten visar att denna föreslagna teknik är konkurrenskraftig mot metoder som för närvarande används av NHC och kan förutsäga upp till ca 120 timmars orkanväg.
Alemany m.fl. REF antog den helt anslutna RNN-modellen för att förutsäga orkanernas bana.
Predicting Hurricane Trajectories using a Recurrent Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics']}