Anet1: poprocesiranje ansambelskih vremenskih napovedi s pomočjo nevronskih mrež

Peter Mlakar; Janko Merše; Jana Faganeli Pucer

doi:10.31449/upinf.211

Avtorji

Peter Mlakar Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko
Janko Merše Agencija Republike Slovenije za okolje
Jana Faganeli Pucer Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko

DOI:

https://doi.org/10.31449/upinf.211

Ključne besede:

strojno učenje, umetna inteligenca, ansambelska vremenska napoved, poprocesiranje

Povzetek

Poprocesiranje ansambelskih napovedi igra ključno vlogo pri tvorjenju natančnejših verjetnostnih napovedi vremena. Pogosto uporabljene metode za poprocesiranje verjetnostne napovedi ustvarijo ločeno za vsako lokacijo ali časovno obdobje. V tem delu predlagamo nov pristop, imenovan ANET1, ki temelji na nevronskih mrežah, ki združno tvori verjetnostne napovedi za vse lokacije in časovna obdobja. ANET1 posamično poprocesira člane ansambelske napovedi ter te uporabi za oceno parametrov normalne porazdelitve. Za učenje ter evalvacijo naše metode smo uporabili podatkovno zbirko napovedi temperatur, EUPPBench. Rezultati nakazujejo, da ANET1 izboljša delovanje obstoječih metod, predvsem v zahtevnih gorskih regijah. Prav tako zmanjša variabilnost napake napovedi tekom dnevnega hoda. V primerjavi z dvema drugim najboljšima pristopoma, EMOS in DVQR, ANET1 prinaša opazne izboljšave v umerjenosti porazdelitve napovedi glede na več evalvacijskih kriterijev.

Biografije avtorja

Peter Mlakar, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko

Peter Mlakar je doktorski študent Univerze v Ljubljani, Fakultete za računalništvo in informatiko. Hkrati je zaposlen na Agenciji Republike Slovenije za okolje, kjer se raziskovalno ukvarja z izboljšanjem vremenske napovedi z uporabo strojnega učenja.

Janko Merše, Agencija Republike Slovenije za okolje

Janko Merše je univerzitetni diplomirani fizik meteorološke smeri in na Agenciji Republike Slovenije za okolje vodi Oddelek za meteorološke, hidrološke in oceanografske izdelke.

Jana Faganeli Pucer, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko

Jana Faganeli Pucer je docentka na Fakulteti za računalništvo in informatiko. Njeno raziskovalno delo je osredotočeno na strojno učenje, predvsem na aplikacijo metod strojnega učenja v okoljskih znanostih. Več let sodeluje z Agencijo Republike Slovenije za okolje na področju kakovosti zraka.