Vylepšení krátkodobé předpovědi srážek s využitím metod deep learning pomocí předchozích znalostí o chování počasí
Improving deep learning precipitation nowcasting by using prior knowledge
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Matej Choma
Vedoucí práce
Šimánek Petr
Oponent práce
Novák Petr
Studijní obor
Znalostní inženýrstvíStudijní program
Informatika 2010Instituce přidělující hodnost
katedra aplikované matematikyPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Pri krátkodobých predpovediach zrážok s vysokým rozlíšením z hľadiska chyby predpovede dominujú metódy hlbokého učenia. Avšak, ich operatívne používanie je obmedzené problémami s vysvetliteľnosťou dynamiky za predpoveďami. Tieto sú zároveň vyhladené a chýbajú im vysokofrekvenčné prvky v dôsledku optimalizácie pre stratové funkcie založené na strednej chybe. V tejto práci je zhrnutý náš pokrok pri riešení týchto problémov. V prvej časti predstavujeme Intensity Classification Loss na zlepšenie predpovede silných zrážok. Model je natrénovaný vytvárať sekundárny výstup predpovedajúci pravdepodobnosť zrážok s intenzitou nad 40 dBZ, ktorý sa porovnáva s binárnou skutočnosťou. Experimenty ukázali, že tento prístup pomáha predpovedať silné zrážky, ale nepredpovedá zrážky s vyššou intenzitou, ako je zvolený prah. V druhej časti experimentujeme s ručným vkladaním diferenciálnej rovnice advekcie-difúzie do PhyCell. Cieľom je vniesť lepšiu apriornú znalosť o fyzike do modelu PhyDNet, ktorý oddeľuje fyzikálnu a reziduálnu dynamiku. Výsledky naznačujú, že zatiaľ čo sa PhyCell dokáže naučiť zamýšľanú dynamiku, tréning modelu PhyDNet zostáva riadený optimalizáciou stratovej funkcie. Toto vedie k modelu s nezmenenými predikčnými vlastnosťami. Deep learning methods dominate short-term high-resolution precipitation nowcasting in terms of prediction error. However, their operational usability is limited by difficulties explaining dynamics behind the predictions, which are smoothed out and missing the high-frequency features due to optimizing for mean error loss functions. This thesis summarizes our progress in addressing these issues. Firstly, we present Intensity Classification Loss to improve the prediction of severe rainfall. The model is trained to predict the probability of precipitation with an intensity over 40 dBZ as a secondary output, which is compared to binary ground truth. Experiments have shown that this approach helps predict severe rainfall but does not predict precipitation with higher intensities than the selected threshold. Secondly, we experiment with hand-engineering of the advection-diffusion differential equation into a PhyCell to introduce more accurate physical prior to a PhyDNet model that disentangles physical and residual dynamics. Results indicate that while PhyCell can learn the intended dynamics, training of PhyDNet remains driven by loss optimization, resulting in a model with the same prediction capabilities.
Kolekce
- Diplomové práce - 18105 [164]