用于热带气旋强度预测的结构化预报：以深度学习提供洞察
机器学习
2020-12-08 v3 应用统计
摘要
热带气旋（TC）强度预报最终由人类预报员发布。人在回路中的流程要求任何预报指导必须能被TC专家轻易理解，才能在如国家飓风中心这样的业务中心被采用。我们提出的框架利用深度学习为预报员提供端到端预测模型和传统强度指导都无法提供的东西：一个用于监测关键物理相关预测因子的高维时间序列的强大工具，以及理解这些预测因子彼此之间及与短期强度变化之间关系的手段。
引用
@article{arxiv.2010.05783,
title = {Structural Forecasting for Tropical Cyclone Intensity Prediction: Providing Insight with Deep Learning},
author = {Trey McNeely and Niccolò Dalmasso and Kimberly M. Wood and Ann B. Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.05783},
year = {2020}
}
备注
To appear in the Tackling Climate Change with Machine Learning workshop at NeurIPS 2020 (Proposals Track) 3 pages, 1 figure