Resolution」の意訳です。Hickeyさんによる投稿です。広く使用されている3つのモデルと比較しました。Refresh)による予報。HRRRには、実際には時間や範囲が異なる多くの気象予報が含まれています。品質が高い1時間後の降水量予測であるため、これを比較対象としました。第二に、オプティカルフローアルゴリズムとの比較です。オプティカルフローは一連の画像を通して移動するオブジェクトの動きを追跡しようとするアルゴリズムです。この後者のアプローチは、広い地域の全体的な雨量が予測時間の間、一定であるという仮定を立てています。これは、明らかに妙な仮定ですが、それでもこのアルゴリズムは、しばしば天気予報に使われています。各場所では現在雨が降っているのと同じ割合で将来も雨が降ると想定する浅薄なモデルです。降水パターンは変化しません。これは比較対象とするには過度に単純化されたモデルのように思われるかもしれませんが、天気予報の予測はこういったモデルを使わざるを得ないほど困難であり、一般的に使われるモデルです。中央:本当に雨が降っていた地域。右図:私達のモデルによる予測。予測は、HRRRによって作成された予測より空間的に約10倍精密で、2分毎(この事例では15分毎に表示)です。嵐の一般的な動きと一般的な形状を捕捉出来ている事に注目してください。graphs)を使用します。私達が開発した独自モデルは詳細に分析出来るため、完全なPR曲線を作成する事ができます。(下図の青線で表示)。私達はHRRRモデルを直接取り扱う事が出来ず、永続性モデルもオプティカルフローも適合率と再現率を調整する機能がないため、これらのモデルは個々のポイントのみで表示されています。ご覧のように、ニューラルネットワークの予測の質は、これらの3つのモデルすべてよりも優れています。(青い線は他のモデルの結果よりも上にある)。予測期間が約5~6時間に達すると、HRRRモデルが現在のニューラルネットワークの予測結果を上回るようになることに注意が重要です。適合率と再現率を比較した結果。青い実線が私達のモデルの結果です。分類器に直接アクセスする事ができないため、完全なPR曲線にはなっていません。機械学習を天気予報に使う利点の1つは、予測を瞬時に効果的に行える事です。予測は最新のデータに基づいて実行する事ができます。HRRRでは1~3時間程度、計算による遅延が発生してしまいます。そのため、非常に短期的未来を予測するためにはコンピュータービジョンを使った手法の予測精度は向上します。対照的に、HRRRで使用されている数値モデルは、完全な3D物理モデルを使用しているため、長期的未来の予測を向上させることができます。雲の形成は2D画像から観察することが難しく、機械学習メソッドが対流プロセスを学習するのは困難です。これら2つのシステム、短期的な予測のための機械学習モデルと長期的な予測のためのHRRRを組み合わせることで、全体としてより良い結果が得られる可能性があります。これは今後の研究の焦点です。機械学習を3D観測情報に直接適用することも検討しています。即時予測は、リアルタイムの計画、意思決定の促進、生活の改善のための重要なツールです。Hassidimに感謝します。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。=心に響いた言葉その日、私がスモールと話たときに彼はいいました。「マウスの中で光っている緑色の点は、エクササイズがもたらした新しい脳細胞です。これをあまりにはっきり見てしまい、無視するわけにはいきませんでした。WordPress.。