Multimodal Semisupervised Deep Graph Learning for Automatic Precipitation Nowcasting
المؤلفون المشاركون
Miao, Kaichao
Zhang, Yali
Hu, Rui
Nian, Fudong
Zhang, Lei
Wang, Wei
Wang, Xiang
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Precipitation nowcasting plays a key role in land security and emergency management of natural calamities.
A majority of existing deep learning-based techniques realize precipitation nowcasting by learning a deep nonlinear function from a single information source, e.g., weather radar.
In this study, we propose a novel multimodal semisupervised deep graph learning framework for precipitation nowcasting.
Unlike existing studies, different modalities of observation data (including both meteorological and nonmeteorological data) are modeled jointly, thereby benefiting each other.
All information is converted into image structures, next, precipitation nowcasting is deemed as a computer vision task to be optimized.
To handle areas with unavailable precipitation, we convert all observation information into a graph structure and introduce a semisupervised graph convolutional network with a sequence connect architecture to learn the features of all local areas.
With the learned features, precipitation is predicted through a multilayer fully connected regression network.
Experiments on real datasets confirm the effectiveness of the proposed method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Miao, Kaichao& Wang, Wei& Hu, Rui& Zhang, Lei& Zhang, Yali& Wang, Xiang…[et al.]. 2020. Multimodal Semisupervised Deep Graph Learning for Automatic Precipitation Nowcasting. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194872
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Miao, Kaichao…[et al.]. Multimodal Semisupervised Deep Graph Learning for Automatic Precipitation Nowcasting. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194872
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Miao, Kaichao& Wang, Wei& Hu, Rui& Zhang, Lei& Zhang, Yali& Wang, Xiang…[et al.]. Multimodal Semisupervised Deep Graph Learning for Automatic Precipitation Nowcasting. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194872
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1194872
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر