সমুদ্র পৃষ্ঠের তাপমাত্রার পূর্বাভাসের জন্য গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক: উপসংহার এবং ভবিষ্যতের কাজ

লিঙ্কের টেবিল

• বিমূর্ত এবং ভূমিকা
• পটভূমি
• প্রস্তাবিত পদ্ধতি
• পরীক্ষামূলক ফলাফল এবং বিশ্লেষণ
• উপসংহার এবং ভবিষ্যতে কাজ
• তথ্যসূত্র

V. উপসংহার এবং ভবিষ্যতের কাজ

এই কাগজে, আমরা শারীরিক জ্ঞান সংশোধনের উপর ভিত্তি করে একটি SST ভবিষ্যদ্বাণী পদ্ধতি উপস্থাপন করি, যা সংখ্যাসূচক মডেল ডেটাতে শারীরিক উপাদানকে পরিমার্জন এবং সামঞ্জস্য করতে ঐতিহাসিক পর্যবেক্ষণ ডেটা ব্যবহার করে। বিশেষত, পর্যবেক্ষিত ডেটা থেকে শারীরিক জ্ঞান আহরণের জন্য একটি পূর্ববর্তী নেটওয়ার্ক নিযুক্ত করা হয়েছিল। পরবর্তীকালে, আমরা সংখ্যাসূচক মডেল ডেটার উপর পূর্বপ্রশিক্ষিত পূর্বের নেটওয়ার্ক প্রয়োগ করে পদার্থবিজ্ঞান-বর্ধিত SST তৈরি করেছি। অবশেষে, উৎপন্ন ডেটা SST পূর্বাভাসের জন্য ConvLSTM নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহার করা হয়েছিল। উপরন্তু, ConvLSTM নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষিত করার জন্য শারীরিক জ্ঞান-ভিত্তিক বর্ধিত ডেটা ব্যবহার করা হয়েছিল, যা ভবিষ্যদ্বাণী কার্যক্ষমতাকে আরও উন্নত করেছে। ছয়টি অত্যাধুনিক পদ্ধতির তুলনায় প্রস্তাবিত পদ্ধতিটি সেরা কর্মক্ষমতা অর্জন করেছে। যদিও সাংখ্যিক মডেল ডেটার ভৌত অংশ আমাদের প্রস্তাবিত পদ্ধতি দ্বারা সংশোধন করা হয়েছে, একটি ব্যাখ্যাযোগ্য মডেল নিযুক্ত করা হলে ভবিষ্যদ্বাণী কর্মক্ষমতা আরও উন্নত করা যেতে পারে। ভবিষ্যতে, আমরা গভীর নেটওয়ার্কগুলি থেকে আরও প্রাসঙ্গিক জ্ঞান আহরণ করার পরিকল্পনা করছি, এবং তারপরে ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য আরও উপযুক্ত ব্যাখ্যাযোগ্য মডেলগুলি ডিজাইন করব।