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谷歌AI模型压服气象展望传统手段

作者:admin    文章来源:未知    点击数:    更新时间:2020-01-21 01:21

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终局望首来益像很有前景,依照谷歌本身的说法,其得到的终局比传统手段还要益:这栽降水即时预报偏重于0-6幼时预报,它可生成的分辨率为1公里、总迟误只有5-10分钟的预报(包括数据搜集迟误),甚至在开发的早期阶段其外现也优于传统模型。

据晓畅,传统手段必要结相符对大气如何做事的先验知识,而这批钻研人员行使的“物理解放”法却将天气预报题目变成了一个单独的从图像到图像的转换题目。因此,由团队训练的CNN--U-Net--只必要对挑供给它的训练例子推想大气物理。

为了训练U-Net,团队行使了众光谱卫星图像。从2017年到2019年在美国大陆搜集的数据被用于最初的训练。更详细一点来说,数据被分成了四个星期的数据块,其中末了一个星期用作评估数据集,成功案例其余的则用作培训数据集。

分歧于传统即时预报采取的高分辨率迅速刷新(HRRR)数值预报、光流(OF)算法和持久性模型的是,U-Net模型行使精度图和回忆图的手段所外现的预报质量更优。

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此外,该模型还挑供了瞬时展望。这是一个额外的上风,由于传统的手段如HRRR计算迟误时间有1-3幼时。这使得机器学习模型能够处理新的数据。不过HRRR中行使的数值模型能够做出更益的永远展望,片面因为是它行使了一个完善的3D物理模型--从2D图像中很难不悦目察到云的形成,因而对于机器学习来说学习对流过程显得更难。

谷歌认为,将HRRR和机器学习模型这两栽手段结相符首来能够会带来更益的终局,由于这两栽手段能够实实际在、迅速短期以及永远展望。这家公司外示,他们有在考虑异日将机器学习技术直接行使到3D不悦目测中。



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