การผสมความรู้ทางวิทยาศาสตร์ก่อนหน้าเข้ากับการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับพยากรณ์ปริมาณฝนในระยะสั้นจากภาพถ่ายเรดาร์

Abstract

การทำนายปริมาณน้ำฝนในระยะสั้นมีจุดมุ่งหมายเพื่อทำนายปริมาณน้ำฝนในอนาคตอันใกล้อย่างถูกต้องเพื่อนำไปใช้ประโยชน์ต่อในงานต่างๆ วิธีการดั้งเดิมทำนายผลโดยจำลองกระบวนการทางฟิสิกส์ที่ซับซ้อนหรือใช้การประมาณค่านอกช่วง โมเดลเชิงลึกที่ใช้ส่วนมากนั้นมักประสบความสำเร็จเพียงระดับหนึ่งเท่านั้นเนื่องจากความซับซ้อนของปัญหา ดังนั้นวิทยานิพนธ์นี้จึงเสนอวิธีการที่ผสมผสานระหว่างวิธีการทางวิทยาศาสตร์กับโมเดลเชิงลึกเพื่อใช้ประโยชน์จากทั้งสองศาสตร์ในการทำนาย โมเดลที่เสนอนี้มีโครงสร้างพื้นฐานบนวิธีการประมาณค่าเรดาร์นอกช่วงซึ่งเป็นวิธีการทางวิทยาศาสตร์ที่ทันสมัย โดยผู้วิจัยได้ทำการผสมผสานโดยแทนที่ส่วนย่อยของวิธีการนี้ที่ทำหน้าที่คำนวณสนามการเคลื่อนไหวด้วยโมเดลเชิงลึกที่เป็นโมเดลแบบรูปตัวยู ในขณะคงส่วนหลังที่ใช้เทคนิคการบิดเบือนไว้เพื่อทำหน้าที่ประมาณค่านอกช่วง ในการทดลองผู้วิจัยได้สร้างชุดข้อมูลจำลองที่ลอกเลียนคุณสมบัติสำคัญจากภาพถ่ายเรดาร์และทำการทดลองทั้งบนชุดข้อมูลจำลองดังกล่าวและชุดข้อมูลภาพถ่ายเรดาร์ที่ประกอบด้วยเหตุการณ์สภาพอากาศรุนแรง 7 กรณี นอกจากนี้ได้ทดลองใช้เทคนิคเปลี่ยนแปลงน้ำหนักของค่าสูญเสียเพื่อให้โมเดลมีประสิทธิภาพการทำนายฝนตกหนักสูงขึ้น จากผลการทดลองพบว่าวิธีการแบบผสมผสานที่เสนอให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่าวิธีการมาตรฐานในกรณีส่วนมากบนชุดข้อมูลทั้งคู่