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  基於機器學習利用雲層圖像資料預測短期降雨機率 
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講者:國立宜蘭大學資訊工程學系
日期:2019/09/26
性質:演講
類別:應用科學
語言:中文
長度:00:14:50
觀看:83
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摘要:
本研究所提出的模型訓練的預測模型架構,將採用卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)與遞歸神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)組合進行降雨預測,CNN 會使用 ResNet-152 預訓練模型以及 R...
本研究所提出的模型訓練的預測模型架構,將採用卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)與遞歸神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)組合進行降雨預測,CNN 會使用 ResNet-152 預訓練模型以及 RNN 内層使用長短期記憶(Long Short Term Memory Network, LSTM)的架構來進行 模型訓練。訓練的流程會將雲層圖片透過 CNN 編 碼出來出圖片特徵向量,其向量會與氣象資料當 成 RNN 輸入進行訓練,最後其訓練之後的模型預測結果準確度為82%。所以本研究提供了另一個預 測降雨的方法,其成本上以及預測的時間上都比一般的預測方式來得有利,並且本研究也透過各種模型驗證的結果,證明了其方法的正確性以及 可行性。

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