AAAIJul, 2019

CloudLSTM: 一种用于时空点云流预测的循环神经网络模型

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TL;DR本文介绍了 CloudLSTM，这是一种专门用于预测由地球空间点云生成的数据流的新型循环神经模型。我们设计了一种动态点云卷积 (DConv) 操作符作为 CloudLSTM 的核心组件，直接对点云进行卷积，并从围绕输入不同元素的相邻点集中提取本地空间特征。我们将所提出的结构应用于两个代表性的、涉及点云流的实际用例，即移动服务交通预测和空气质量指标预测。我们的结果表明，CloudLSTM 可以提供准确的长期预测，胜过各种竞争神经网络模型。
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发现论文，激发创造
  • 卷积 LSTM 网络：一种用于降水预报的机器学习方法

    本文将降水短时预报问题作为时空序列预测问题，并使用卷积 LSTM (ConvLSTM) 构建可端到端训练的模型，数据实验表明，相比全连接的 LSTM 和 ROVER 算法，ConvLSTM 能够更好地捕捉时空相关性，并在降水短时预报中具有更好的预测性能。

    Jun, 2015

  • 空间 - 时间图形循环神经网络用于点云预测

    提出一种端到端学习网络，用于预测点云序列中的未来帧，其中网络以点云的拓扑信息作为几何特征学习初始层，形成代表性的时空邻域，在多个 Graph-RNN 单元中学习点的动态（即 RNN 状态），并与时空邻近点一起处理。测试结果表明，我们的方法在忽略几何特征信息的基准线方法上表现出色，应用于包括 MINST 运动数字、合成人体动作和 JPEG 动态人体数据集的预测中。

    Feb, 2021

  • 深度卷积在非规则采样时间点云中的应用

    本论文提出了一种使用深度学习模型对不规则采样的连续空间时间过程进行直接学习和预测的方法，并验证了该模型在真实天气数据和星际争霸 II 中的有效性。

    May, 2021

  • 荷兰的短期降水预测：基于卷积 LSTM 神经网络的天气雷达数据应用

    此研究利用 ConvLSTM 神经网络将天气雷达数据应用于短期降水预测，通过卷积神经网络层进行空间模式识别和 LSTM 网络层进行时间序列建模，构建了一个包含九层的自动编码器模型。结果表明，ConvLSTM 网络在气象预测中有着高准确性，尤其在天气复杂的地区具有显著潜力，为气象任务提供了一种更准确、数据驱动的方法。

    Dec, 2023

  • 降水预测的深度学习：基准和新模型

    该研究提出了一种新的 Trajectory GRU（TrajGRU）模型以解决天气预报中的位置变化问题，并提出了一个基准数据集和评估标准，旨在为未来的研究提供方便，并衡量该领域的技术水平。

    Jun, 2017

  • 卷积张量列车长短时记忆网络用于时空学习

    本文提出了一种高阶卷积 LSTM 模型和一种新的张量列车模块，可以有效地学习视频序列中的长期时空相关性，并通过结合时间上的卷积特征进行预测，通过张量列车分解降低了模型复杂度，取得了广泛应用和数据集上的最佳表现。

    Feb, 2020

  • DeepRain: 使用多通道雷达数据的 ConvLSTM 网络进行降水预测

    本研究介绍了一种基于深度学习 (ConvLSTM) 的新型数据驱动的降雨预测模型 DeepRain，使用天气雷达三维四通道数据预测降雨量，并且在实验中与线性回归相比，二重 ConvLSTM 的 RMSE 降低了 23.0%。

    Nov, 2017

  • 使用 CNN-LSTM 简洁建模进行水流预测

    在这项研究中，我们将 CNN-LSTMs 的应用扩展到时间序列设置中，利用滞后的水流数据与降水和温度数据相结合，预测水流状况，并在内布拉斯加州的 32 个 HUC8 流域中的 21 个流域中取得了显著的预测性能改进，展示了 Kling-Gupta 效率值的显著增加，从而突出了 CNN-LSTMs 在时间序列设置中的效果，特别适用于准确且鲁棒的水流预测的时空水文建模。

    Apr, 2024

  • PointRNN: 移动点云处理的点递归神经网络

    本文介绍了 PointRNN，它是一种用于移动点云处理的神经网络，在移动点云预测中产生准确的预测结果，使得点云序列的建模成为可能。

    Oct, 2019

  • 一种用于风暴潮预测的高级时空卷积循环神经网络

    本研究使用人工神经网络模型结合一组合成暴风模拟数据库，研究了该模型模拟风暴潮水平的能力；使用时间序列模型 Long short-term memory，和结合卷积神经网络的 ConvLSTM 模型捕捉数据的时空相关性；该模型的性能优于高斯过程实现多个合成风暴数据库的结果。

    Apr, 2022