본 연구는 이토시마 지역의 날씨 예보를 위해 다층 퍼셉트론 모델을 제안하였다. 연구팀은 이토시마 지역에서 수집한 7가지 날씨 변수(기온, 일사량, 풍속, 풍향, 상대습도, 강수량, 기압)에 대한 데이터를 활용하였다.
데이터 전처리 과정에서 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분리하고, 최적의 하이퍼파라미터(학습률, 은닉층 노드 수)를 선정하기 위해 5-fold 교차 검증을 수행하였다.
제안한 다층 퍼셉트론 모델은 기존의 LSTM 및 단순 RNN 모델에 비해 우수한 성능을 보였다. 테스트 데이터에 대한 평가 결과, 기온, 습도, 기압 등의 변수에서 높은 예측 정확도를 보였다. 그러나 강수량 예측의 경우 모든 모델에서 만족스럽지 않은 성능을 보였다.
향후 연구에서는 더 큰 규모의 데이터셋을 활용하고, 모델 구조를 개선하여 강수량 예측 성능을 향상시킬 계획이다. 또한 마르코프 체인 기반의 수학적 모델을 결합하는 등 다양한 방법을 시도할 예정이다.
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by Yuzhong Chen... às arxiv.org 03-25-2024
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