Core Concepts
Itoshima地域の天候予測におけるMLPモデルの優れた性能を紹介。
Abstract
天候予測の重要性と挑戦
時系列データ分析から深層学習への進化
MLPモデルの構築と訓練プロセス
データ前処理と正規化手法の説明
ネットワーク構造とハイパーパラメータ選択方法
他のRNNやLSTMモデルとの比較結果
結果と課題、今後の展望
Stats
30816回の観測データを使用してトレーニングセットを作成。
7つの重要な天候パラメータが含まれるデータセット。
MLPモデルは3つの隠れ層と344個の隠れノードで構築された。
Quotes
"MLPモデルは、温度、湿度、放射量など基本的な天候変数を非常に正確に予測することが示されています。"
"他のRNNやLSTMモデルと比較して、MLPモデルは優れた性能を発揮しました。"