ترجمه فارسی مقاله پیش بینی آب و هوا با استفاده از CNN-LSTM برای تجزیه و تحلیل سری زمانی: یک مطالعه موردی در مورد داده های دمای دهلی

چکیده

As global climate change intensifies, accurate weather forecasting is increasingly crucial for sectors such as agriculture, energy management, and environmental protection. Traditional methods, which rely on physical and statistical models, often struggle with complex, nonlinear, and time-varying data, underscoring the need for more advanced techniques. This study explores a hybrid CNN-LSTM model to enhance temperature forecasting accuracy for the Delhi region, using historical meteorological data from 1996 to 2017. We employed both direct and indirect methods, including comprehensive data preprocessing and exploratory analysis, to construct and train our model. The CNN component effectively extracts spatial features, while the LSTM captures temporal dependencies, leading to improved prediction accuracy. Experimental results indicate that the CNN-LSTM model significantly outperforms traditional forecasting methods in terms of both accuracy and stability, with a mean square error (MSE) of 3.26217 and a root mean square error (RMSE) of 1.80615. The hybrid model demonstrates its potential as a robust tool for temperature prediction, offering valuable insights for meteorological forecasting and related fields. Future research should focus on optimizing model architecture, exploring additional feature extraction techniques, and addressing challenges such as overfitting and computational complexity. This approach not only advances temperature forecasting but also provides a foundation for applying deep learning to other time series forecasting tasks.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

با تشدید تغییرات جهانی آب و هوا ، پیش بینی دقیق آب و هوا برای بخش هایی مانند کشاورزی ، مدیریت انرژی و حفاظت از محیط زیست به طور فزاینده ای بسیار مهم است.روشهای سنتی ، که به مدلهای فیزیکی و آماری متکی هستند ، اغلب با داده های پیچیده ، غیرخطی و متغیر زمان مبارزه می کنند و بر نیاز به تکنیک های پیشرفته تر تأکید می کنند.این مطالعه به بررسی یک مدل CNN-LSTM ترکیبی برای افزایش دقت پیش بینی دما برای منطقه دهلی ، با استفاده از داده های هواشناسی تاریخی از سال 1996 تا 2017 می پردازیم. ما از هر دو روش مستقیم و غیرمستقیم ، از جمله پیش پردازش داده های جامع و تجزیه و تحلیل اکتشافی استفاده کردیم تا مدل خود را تهیه و آموزش دهیمبشرمؤلفه CNN به طور موثری ویژگی های مکانی را استخراج می کند ، در حالی که LSTM وابستگی های زمانی را ضبط می کند و منجر به بهبود دقت پیش بینی می شود.نتایج تجربی نشان می دهد که مدل CNN-LSTM به طور قابل توجهی از روشهای پیش بینی سنتی از نظر دقت و ثبات ، با میانگین خطای مربع (MSE) 3.26217 و یک خطای میانگین مربع (RMSE) 1.80615 استفاده می کند.مدل ترکیبی پتانسیل خود را به عنوان ابزاری قوی برای پیش بینی دما نشان می دهد و بینش ارزشمندی را برای پیش بینی هواشناسی و زمینه های مرتبط ارائه می دهد.تحقیقات آینده باید بر بهینه سازی معماری مدل ، بررسی تکنیک های اضافی برای استخراج ویژگی ها و پرداختن به چالش هایی از قبیل بیش از حد و پیچیدگی محاسباتی متمرکز شود.این رویکرد نه تنها پیش بینی دما را پیشرفت می کند بلکه پایه و اساس استفاده از یادگیری عمیق در سایر کارهای پیش بینی سری زمانی را نیز فراهم می کند.