Målet med nederbörd nucasting är att förutsäga den framtida nederbördsintensiteten i en lokal region under en relativt kort tidsperiod. Mycket få tidigare studier har undersökt detta avgörande och utmanande väderprognos problem ur maskininlärning perspektiv. I detta papper formulerar vi nederbörd som nu sänder som en spatiotemporal sekvens prognostisering problem där både input och förutsägelse målet är spatiotemporala sekvenser. Genom att utöka den fullt anslutna LSTM (FC-LSTM) till att ha konvolutionella strukturer i både input-to-state och stat-to-state övergångar, föreslår vi convolutional LSTM (ConvLSTM) och använda den för att bygga en end-to-end training modell för nederbörd nucasting problem. Experiment visar att vårt ConvLSTM-nätverk fångar spatiotemporala korrelationer bättre och konsekvent överträffar FC-LSTM och den toppmoderna operativa ROVER-algoritmen för nusändning av nederbörd.
Därefter föreslås ConvLSTM REF för att bevara den rumsliga strukturen i både input-to-state och state-to-state övergångar.
Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}