Med målet att göra högupplösta prognoser om regional nederbörd, nederbörd nucasting har blivit en viktig och grundläggande teknik bakom olika offentliga tjänster som sträcker sig från regnstorm varningar till flygsäkerhet. Nyligen har Convolutional LSTM (ConvLSTM) modellen visat sig överträffa traditionella optiska flödesbaserade metoder för nederbörd nucasting, vilket tyder på att djupt lärande modeller har en enorm potential för att lösa problemet. Den konvolutionella recidivstrukturen i ConvLSTM-baserade modeller är emellertid platsinvariant medan naturlig rörelse och omvandling (t.ex. rotation) är platsvariant i allmänhet. Dessutom har tydliga utvärderingsprotokoll ännu inte upprättats, eftersom djupinlärningsbaserad nederbörd nu är ett nytt område som håller på att utvecklas. För att ta itu med dessa problem föreslår vi både en ny modell och ett riktmärke för nederbörd som nu används. Speciellt går vi bortom ConvLSTM och föreslår Trajectory GRU (TrajGRU) modell som aktivt kan lära sig plats-variant struktur för återkommande anslutningar. Dessutom tillhandahåller vi ett riktmärke som inkluderar en verklig storskalig datauppsättning från observatoriet i Hongkong, en ny utbildningsförlust och ett omfattande utvärderingsprotokoll för att underlätta framtida forskning och mäta den senaste tekniken.
Författarna till REF gick längre än vanliga LSTM:er när de utvecklade Trajectory GRU (TrajGRU) modellen, som lär sig plats-varierande strukturer för återkommande anslutningar.
Deep Learning for Precipitation Nowcasting: A Benchmark and A New Model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}