Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô hình học sâu cho dự đoán nhiệt độ: một nghiên cứu thực nghiệm
Tóm tắt
Việc lập kế hoạch cho các hoạt động hàng ngày của con người phụ thuộc rất nhiều vào thời tiết. Biết trước thời tiết sẽ hỗ trợ đáng kể cho việc lập kế hoạch tốt hơn cho hàng không, nông nghiệp, du lịch và các hoạt động khác, từ đó tránh được tổn thất tài chính và thương vong. Con người trong thời đại công nghệ hiện nay phụ thuộc rất nhiều vào những dự báo thời tiết. Các nhà nghiên cứu và các nhà khoa học máy tính đang chú ý đặc biệt đến các kỹ thuật học máy (ML) nhằm phát triển và áp dụng cách tiếp cận khác đối với phương pháp dự đoán thời tiết truyền thống. Việc dự đoán thời tiết là một nhiệm vụ khó khăn do mối liên hệ phi tuyến tính giữa dữ liệu đầu vào và các điều kiện đầu ra. Hồi quy đa biến (MPR) và các mô hình dựa trên mạng nơ-ron sâu (DNN) là một sự thay thế cho các hệ thống truyền thống phức tạp và tốn kém. Để dự đoán nhiệt độ cực đại, các mô hình dự báo thời tiết dựa trên mạng nơ-ron sâu tương đối đơn giản và có thể được thiết kế với ít nỗ lực và chi phí hơn so với hệ thống dự đoán truyền thống. Mục tiêu của nghiên cứu này là điều tra và dự đoán nhiệt độ ở New Delhi theo khoảng cách 6 giờ trong năm tới sử dụng tập dữ liệu chuỗi thời gian, với các đặc trưng đầu vào bao gồm ngày và thời gian, nhiệt độ, áp suất không khí, độ ẩm, điểm sương và các điều kiện như sương mù, sương mù dày, mưa phùn, v.v. Trong nghiên cứu này, các mô hình ML (MPR và DNN) được thiết kế và triển khai để dự đoán nhiệt độ. Để đánh giá hiệu quả của các dự đoán, một so sánh giữa nhiệt độ dự đoán và nhiệt độ thực tế được thực hiện, và hiệu suất cũng như độ chính xác của các mô hình được xem xét. Mô hình DNN (DNNM-3) đạt được độ chính xác tốt nhất với tỷ lệ chính xác 96,4%.
Từ khóa
#dự đoán nhiệt độ #học máy #hồi quy đa biến #mạng nơ-ron sâu #nghiên cứu thực nghiệmTài liệu tham khảo
Abrahamsen EB, Brastein OM and Lie B (2018) Machine learning in python for weather forecast based on freely available weather data. In: Proceedings of the 59th Conference on Simulation and Modelling, Oslo, Norway. https://doi.org/10.3384/ecp18153169
Anwar, S., Mustafa, M. Nasr, M. A., and Abdulaziz, A. (2017) ‘Predicting surface roughness and exit chipping size in BK7 glass during rotary ultrasonic machining by adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS)’, Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, Rabat, Morocco.
Batra R, Mahajan M, Shrivastava VK and Goel AK (2021) Detection of COVID-19 using textual clinical data: a machine learning approach. In: Impact of AI and data science in response to coronavirus pandemic (pp 97–109). Springer, Singapore. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-16-2786-6_5
Bhatkande SS, Hubballi RG (2016) Weather prediction based on decision tree algorithm using data mining techniques. Int J Adv Res Comput Commun Eng 5(5):483–487
Biau G (2012) Analysis of a random forests model. J Mach Learn Res 13:1063–1095
Biswas SK, Sinha N, Purkayastha B, Marbaniang L (2014) Weather prediction by recurrent neural network dynamics. Int J Intell Eng Inform 2(2/3):166–180. https://doi.org/10.1504/IJIEI.2014.066208
Bochenek B, Ustrnul Z (2022) Machine learning in weather prediction and climate analyses—applications and perspectives. Atmosphere 13(2):180. https://doi.org/10.3390/atmos13020180
Chattopadhyay S (2007) Feed forward artificial neural network model to predict the average summer-monsoon rainfall in India. Acta Geophys 55(3):369–382. https://doi.org/10.2478/s11600-007-0020-8
Denny AP, Francisco R, Joaquín TS, Sergio T and Joaquín H (2019) Using weather condition and advanced machine learning methods to predict soccer outcome. In: AGILE–2019, Limassol
Dolara A, Gandelli A, Grimaccia F and Leva S (2017) Weather-based machine learning technique for Day-Ahead wind power forecasting. In: Proceedings of 6th international conference on renewal energy research and applications, San Diego, USA pp. 206–209 Nov 5–9, 2017. https://doi.org/10.1109/ICRERA.2017.8191267
Eva O (2012) Modelling using polynomial regression. In: Procedia engineering, pp 500–506, Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.09.545
Gadekallu TR, Kidwai B, Sharma S, Pareek R and Karnam S (2019) Application of data mining techniques in weather forecasting. In: Sentiment analysis and knowledge discovery in contemporary business, Chapter–0, pp 162–174, IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-5225-4999-4.ch010
Geetha A, Nasira GM (2017) Time-series modeling and forecasting: modeling of rainfall prediction using ARIMA model. Int J Soc Syst Sci 8(4):361–372. https://doi.org/10.1504/IJSSS.2016.081411
Grover A, Kapoor A and Horvitz E (2015) A deep hybrid model for weather forecasting. In: Proc. of 21st ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining, ACM. https://doi.org/10.1145/2783258.2783275
Hemalatha G, Rao KS, Kumar DA (2021) Weather prediction using advanced machine learning techniques. J Phys 2089(1):012059 (IOP Publishing)
Holmstrom M, Liu D, Vo C (2016) Machine learning applied to weather forecasting. Stanford University
Hossain M, Rekabdar B, Louis SJ and Dascalu S (2015) Forecasting the weather of Nevada: a deep learning approach. In: 2015 international joint conference on neural networks (IJCNN) (pp 1–6). IEEE. https://doi.org/10.1109/IJCNN.2015.7280812
Htike KK (2018) Predicting rainfall using neural nets. Int J Comput Sci Eng 17(4):353–364. https://doi.org/10.1504/IJCSE.2018.096025
Idicula SM, Mohanty UC (2013) Artificial neural network model in prediction of meteorological parameters during pre-monsoon thunderstorms. Int J Atmos Sci 2013:1–14. https://doi.org/10.1155/2013/525383
Jain AK, Mao J, Mohiuddin KM (1996) Artificial neural networks: a tutorial. Computer 29(3):31–44. https://doi.org/10.1109/2.485891
Joaquin QC, Rasmussen CE and Williams CK (2007) Approximation methods for Gaussian process regression. In: Large-scale kernel machines, pp 203–223. MIT Press
Kaggle.com. [online]https://www.kaggle.com/mahirkukreja/delhi-weather-data (Accessed on 20 Mar 2020)
Kapoor A, Horvitz Z, Laube S and Horvitz E (2014) Airplanes aloft as a sensor network for wind forecasting. In: Proceeding of the 13th International Symposium on Information Processing in Sensor Networks, Berlin, pp 25–33. https://doi.org/10.1109/IPSN.2014.6846738
Khan SU, Ayub T, Rafeeqi SFA (2013) Prediction of compressive strength of plain concrete confined with ferrocement using Artificial Neural Network (ANN) and Comparison with Existing Mathematical Models. Am J Civ Eng Architect 1(1):7–14. https://doi.org/10.12691/ajcea-1-1-2
Khan MS, FransCoenen CD, Subhieh ES, Mariluz P, Asun R (2015) An intelligent process model: predicting spring back in single point incremental forming. Int J Adv Manuf Technol 76(9–12):2071–2082. https://doi.org/10.1007/s00170-014-6431-1
Kostas K, Nikos K, Cezary O, Arkadiusz S (eds) (2018) Revisiting urban air quality forecasting: a regression a pproach. Springer. https://doi.org/10.1007/s40595-018-0113-0
Kumar A, Singh MP, Ghosh S, Anand A (eds) (2012) Weather forecasting model using Artificial Neural Network. Elsevier. https://doi.org/10.1016/j.protcy.2012.05.047
Lai LL, Braun H, Zhang QP, Wu Q, Ma YN, Sun WC and Yang L (2004) Intelligent weather forecast. In: Proceeding machine learning and cybernetics, vol. 7. IEEE, Shanghai, China, pp 4216–4221
Lee S, Lee YS, Son Y (2020) Forecasting daily temperatures with different time interval data using deep neural networks. Appl Sci 10(5):1609. https://doi.org/10.3390/app10051609
Lingjian Y, Songsong L, Sophia T, Lazaros GP (2017) A regression tree approach using mathematical programming. Expert Syst Appl 78:347–357. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.02.013
Liu Q, Zou Y, Liu X, Linge N (2019) A survey on rainfall forecasting using artificial neural network. Int J Embedded Syst 11(2):240–249
Madan S, Kumar P, Rawat S, Choudhury T (2018) Analysis of weather prediction using machine learning and big data. IEEE. https://doi.org/10.1109/ICACCE.2018.8441679
Marchuk G (2012) Numerical methods in weather prediction. Elsevier
Oza V, Thesia Y, Rasalia D, Thakkar P, Dube N and Garg S (2019) Extreme weather prediction using 2-phase deep learning pipeline. In: International Conference on Computer Vision and Image Processing (pp 266–282). Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-15-4018-9_25
Raed J, Isam S, Ilan J (2010) Application of Artificial Neural Networks (ANN) to model the failure of urban water mains. Math Comput Model 51:1170–1180. https://doi.org/10.1016/j.mcm.2009.12.033
Sahai A, Soman M, Satyan V (2000) All India summer monsoon rainfall prediction using an artificial neural network. Clim Dyn 16(4):291–302. https://doi.org/10.1007/s003820050328
Shrivastava VK, Kumar A, Shrivastava A, Tiwari A, Thiru K, Batra R (2021) Study and trend prediction of Covid-19 cases in India using Deep Learning Techniques. J Phys 1950(1):012084 (IOP Publishing)
Shukla J, Mooley D (1987) Empirical prediction of the summer monsoon rainfall over India. Mon Weather Rev 115(3):695–704
Singhal A, Phogat M, Kumar D, Kumar A, Dahiya M, Shrivastava VK (2022) Study of deep learning techniques for medical image analysis: A review. Materials Today: Proceedings 56(1):209–214
Voyant C, Muselli M, Paoli C, Nivet ML (2012) Numerical Weather Prediction (NWP) and hybrid ARMA/ANN model to predict global radiation. Energy 39(1):341–355. https://doi.org/10.1016/j.energy.2012.01.006
Wang D, Lu Y, Chen B, Zhao Y (2020a) Wind weather prediction based on multi-output least squares support vector regression optimized by bat algorithm. Int J Embedded Syst 12(2):137–145. https://doi.org/10.1504/IJES.2020.105936
Wang X, Zaho Y, Pourpanah F (2020b) Recent advances in deep learning. Int J Mach Learn Cybern 11:747–750. https://doi.org/10.1007/s13042-020-01096-5
Yalavarthi R, Shashi M (2009) Atmospheric temperature prediction using support vector machines. Int J Comput Theory Eng 1:55–58
Yeturu J (2019) Analysis of weather data using various regression algorithms. Int J Data Sci 4(2):117–141. https://doi.org/10.1504/IJDS.2019.100321
Zhang X, Mohanty SN, Parida AK, Pani SK, Dong B, Cheng X (2020) Annual and non-monsoon rainfall prediction modelling using SVR-MLP: an empirical study from Odisha. IEEE Access 8:30223–30233
Zhang N, Jiang X, Jing Z and Keenan L (2018) Gaussian process regression method for classification for high-dimensional data with limited samples. In: Proceeding of 18th International Conference on Information Science and Technology (ICIST). pp 358–363
Zhou K, Zheng Y, Li B, Dong W, Zhang X (2019) Forecasting different types of convective weather: a deep learning approach. J Meteorol Res 33(5):797–809. https://doi.org/10.1007/s13351-019-8162-6