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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 262 - 263 (2page)
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This study examines the influence of various dilation rates (2, 3, and 4) on the performance of convolutional long short-term memory (convLSTM) networks for short-term precipitation prediction. Utilizing a large dataset with a ten-minute interval between frames, we implement an 18-frame prediction model to forecast precipitation three hours ahead. Our results demonstrate that increasing dilation rates can significantly enhance the model's ca ... 전체 초록 보기
목차
Abstract
1. Abstract
2. Methodology
3. Experimental Results
4. Conclusion
References
참고문헌 (0)
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