Deep learning for big weather data analyzing and forecasting
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
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 98%, and the recall and Precision results are 97.5and 96.9 respectively
Keywords:
Language:
English
Published:
International Journal Of Nonlinear Analysis And Applications, Volume:15 Issue: 2, Feb 2024
Pages:
87 to 94
https://magiran.com/p2688886
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!