Research on Real-Time Local Rainfall Prediction Based on MEMS Sensors
المؤلفون المشاركون
Pu, Fangling
Chao, Zeyi
Yin, Yuke
Han, Bin
Chen, Xiaoling
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-06-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A more accurate and timely rainfall prediction is needed for flood disaster reduction and prevention in Wuhan.
The in situ microelectromechanical systems’ (MEMS) sensors can provide high time and spatial resolution of weather parameter measurement, but they suffer from stochastic measurement error.
In order to apply MEMS sensors in real-time rainfall prediction in Wuhan, firstly, seasonal trend decomposition using Loess (STL) algorithm is utilized to decompose the observed time series into trend, seasonal, and remainder components.
The trend of the observed series is compared with the corresponding trend of the data downloaded from the authoritative website with the same weather parameter in terms of Euclidean distance and cosine similarity.
The similarity demonstrates that the observation of MEMS sensors is believable.
Secondly, the long short-term memory (LSTM) is used to predict the real-time rainfall based on the observed data.
Compared with autoregressive and moving average (ARMA), random forest (RF), support vector machine (SVM), and back propagation neural networks (BPNNs), LSTM not only performs as well as ARMA in real-time rainfall prediction but also outperforms the other four models in seasonal rainfall pattern description and seasonal real-time rainfall prediction.
Our experiment results show that more detailed, timely, and accurate rainfall prediction can be achieved by using LSTM on the MEMS weather sensors.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chao, Zeyi& Pu, Fangling& Yin, Yuke& Han, Bin& Chen, Xiaoling. 2018. Research on Real-Time Local Rainfall Prediction Based on MEMS Sensors. Journal of Sensors،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201722
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chao, Zeyi…[et al.]. Research on Real-Time Local Rainfall Prediction Based on MEMS Sensors. Journal of Sensors No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201722
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chao, Zeyi& Pu, Fangling& Yin, Yuke& Han, Bin& Chen, Xiaoling. Research on Real-Time Local Rainfall Prediction Based on MEMS Sensors. Journal of Sensors. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201722
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1201722
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