Deep learning for big weather data analyzing and forecasting
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 43
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJNAA-15-2_008
تاریخ نمایه سازی: 14 بهمن 1402
چکیده مقاله:
Weather prediction is vital in daily life routines, for risk mitigation and resource management such as floodrisk forecasting. Quantitative prediction of weather changes depends on different parameters such as rainfall time,temporal, barometric pressure, humidity, precipitation, solar radiation and wind. Therefore, a highly accurate systemor a model to forecast the highly nonlinear changing happening in the climate is required. The focus of this researchis direct prediction of forecasting from weather-changing parameters, the forecasts are performed using collected datavalues recorded in a big dataset (the dataset collects the weather parameter data of the Canary Islands (Las Palmas,Tenerife a Palma, Fuerteventura, La Gomera, Lanzarote and Hierro). The forecasting system is performed by proposinga deep learning approach (CNN). The research goal is predication the weather condition. The acquired classificationaccuracy for the climate condition using CNN (ShuffleNet) structure is ۹۸%, and the recall and Precision results are ۹۷.۵and ۹۶.۹ respectively
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Delveen L. Abd Al-Nabi
Department of Economics, College of Economics and Administration, Duhok University, Duhok, Kurdistan Region, Iraq
Shereen Sh. Ahmed
Department of Computer Science, Faculty of Science, Zakho University, Duhok, Kurdistan Region, Iraq
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :