Dec, 2023

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

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 利用非规则卷积神经网络提升短期自行车共享需求预测

    该研究提出了一种基于 IrConv+LSTM 的非规则卷积神经网络模型，可用于改善城市自行车共享短期需求预测，其考虑到了非相邻城市之间的联系。该模型在新加坡的无桩共享单车系统和芝加哥、华盛顿、纽约和伦敦的四个基于站点的系统，表现出比其他基准模型更好的性能。

    Feb, 2022

  • 基于地理气象数据的深度神经网络长期干旱预测

    我们提出了一种基于各种时空神经网络的端到端解决方案来预测特定地区干旱概率，特别是用于长期决策，同时利用气候模型的内在因素和见解来增强干旱预测，通过比较评估结果表明，卷积 LSTM 和 Transformer 模型在预测干旱强度方面优于基线模型，ROC AUC 分数从 0.90 到 0.70，推荐根据预测时间跨度选择合适的模型进行长期干旱预测。

    Sep, 2023

  • 实时桥梁冲刷预测中长短期记忆与卷积神经网络的应用

    利用深度学习算法基于历史传感器监测数据，包括河床高程、流量高程和流速，对桥墩周围的冲刷深度变化进行预测，研究了不同模型在实时冲刷预测中的性能，并探索了超参数调优和模型优化的创新随机搜索启发式算法。此研究揭示了深度学习在桥梁实时冲刷预测和预警中的潜力。

    Apr, 2024

  • 提高孟买降雨预测的精度：利用物理信息的 ConvLSTM2D 模型提供更高的空间和时间分辨率

    本研究引入深度学习空间模型以提高精确预测城市等细致空间尺度下降水，通过使用特定地点的物理信息数据和局部精度，反映气象研究领域的当前进展。

    Apr, 2024

  • 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

  • 基于时空相关性的混合深度学习框架的短期交通流量预测

    本文提出了一种新颖的基于 CNN 和 LSTM 结合的深度学习体系结构来预测未来的交通流量，通过开放数据集进行实验，结果表明该方法具有显著的优势，并从 Granger 因果性的角度对其进行了分析探讨。

    Dec, 2016