基于循环图卷积方法的年积雪累积量预测
机器学习
2023-06-26 v1 信号处理
摘要
对极地冰层的精确追踪与预测可揭示积雪累积的历史趋势。近年来，机载雷达传感器（如 Snow Radar）已被证明能够以精细的垂直分辨率在大面积上测量这些内部冰层。在我们之前的工作中，我们发现当时序图卷积网络在给定包含深层冰层厚度的时序图时，在预测未来积雪累积量方面表现相当良好。在本工作中，我们试验了一种基于图注意力网络的模型，并将其用于在更大的数据集上以更少的输入数据点预测更多的年积雪累积量数据点。我们发现这些大的变化仅非常轻微地负面影响性能。
引用
@article{arxiv.2306.13181,
title = {Prediction of Annual Snow Accumulation Using a Recurrent Graph Convolutional Approach},
author = {Benjamin Zalatan and Maryam Rahnemoonfar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.13181},
year = {2023}
}
备注
Accepted to IGARSS 2023. 4 pages, 1 figure, 1 table. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2302.00817