In diesem Artikel wird die Bedeutung präziser Niederschlagsvorhersagen betont, die für die Erhaltung des Wasserzyklus und der Ökosysteme unerlässlich sind. Der Artikel behandelt die Verwendung von 12.852 Datenpunkten aus globalen Wetterdaten für die Vorhersage von Niederschlag in drei indonesischen Städten. Drei fortgeschrittene Deep Learning-Modelle – Rekurrentes neuronales Netzwerk (DRNN), Tiefes Gated Rekurrentes Netzwerk (DGRU) und Tiefes Langzeitgedächtnisnetz (DLSTM) – werden verglichen, wobei das DLSTM-Modell überlegen ist. Mit beeindruckenden RMSE- und R2-Werten zeigt das DLSTM-Modell eine hohe Präzision bei der Niederschlagsvorhersage. Die Modelle zeigen, dass Temperatur und Sonneneinstrahlung indirekt den Niederschlag beeinflussen, während andere Variablen direkte Beziehungen zeigen.
Die DLSTM-Modelle zeichnen sich durch die Fähigkeit aus, langfristige Abhängigkeiten zu erfassen, mit einer hervorragenden Gedächtniszellenarchitektur, die effektives Informationsmanagement ermöglicht. Das DLSTM-Modell bietet auch eine höhere Flexibilität im Modelldesign und bei Regularisierungstechniken, was seine allgemeine Leistungsfähigkeit erhöht und es zur robustesten Wahl für die Niederschlagsvorhersage unter den drei Modellen macht. Die Analyse zeigt, dass das DLSTM-Modell dank seiner Fähigkeit, komplexe Wettermuster präzise zu modellieren, überlegen ist.
Die grafische Darstellung von Fehleranalysen, REC- und AOC-Kurven sowie die Score-Analyse und Korrelationsanalyse veranschaulichen die überlegene Leistung des DLSTM-Modells gegenüber DRNN und DGRU. Die Ergebnisse zeigen, dass das DLSTM-Modell das genaueste und zuverlässigste Modell für die Niederschlagsvorhersage ist, wodurch es sich als äußerst wertvoll für die Analyse und Prognose meteorologischer Daten erweist. Es ist klar, dass die Verwendung von Deep Learning-Modellen wie dem DLSTM-Modell die Präzision und Effizienz von Niederschlagsvorhersagen erheblich verbessern kann.