l.

l.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบบจำลองปัญญาประดิษฐ์สองแบบคือ ANN และ SVM ได้รับการประเมินสำหรับการทำนายคลื่นที่สถานี NOAA หลักภายในรัฐโรดไอแลนด์ ผลการศึกษาพบว่า แบบจำลอง ANN สามารถฝึกการคาดการณ์คลื่นกระชากได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีความแม่นยำเฉลี่ย 35 ซม. โมเดลนี้มีประสิทธิภาพมาก: สามารถทำนายคลื่นพายุบนพีซีได้โดยใช้เวลาของ CPU น้อยกว่าหนึ่งวินาที เมื่อเทียบกับแบบจำลองทางคณิตศาสตร์แบบอิงกระบวนการซึ่งต้องการซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่มีโปรเซสเซอร์หลายพันตัว อย่างไรก็ตาม ทักษะของมันถูกจำกัดอยู่ที่ข้อมูลการฝึก ข้อมูลการฝึกอบรมสามารถขยายได้โดยใช้การสังเกตในอนาคตหรือการจำลองเชิงตัวเลข (สำหรับกรณีที่ยังไม่ได้พิจารณา) และฝึกอบรมแบบจำลองใหม่ แม้ว่าประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดล SVM จะคล้ายกับวิธี ANN แต่ SVM ทำงานได้ไม่ดีในเหตุการณ์ที่รุนแรงมากที่มีความสูงของคลื่นสูงกว่า 2.5 ม. การวิจัยเพิ่มเติมอาจช่วยแก้ปัญหา SVM นี้ได้ ในขณะที่มีความสัมพันธ์ทางกายภาพเฉพาะระหว่างคลื่นพายุที่สถานีหนึ่งกับพารามิเตอร์ของพายุโซนร้อน (เช่น ความแรงและลู่วิ่ง) การวิเคราะห์ซึ่งดำเนินการตามชุดข้อมูลของ ป.ป.ช. พบว่าพายุโซนร้อนอย่างน้อย 300 ลูกจำเป็นต้องพัฒนาแบบจำลอง ด้วยความถูกต้องที่ยอมรับได้ แสดงให้เห็นว่า AI สามารถพัฒนาเพิ่มเติมเพื่อทำนายคลื่นที่เกิดจากพายุโซนร้อนได้ การวิจัยเพิ่มเติมกำลังดำเนินการเพื่อสำรวจรายละเอียดเพิ่มเติม การวิเคราะห์ซึ่งดำเนินการตามชุดข้อมูลของ ป.ป.ช. แสดงให้เห็นว่าพายุโซนร้อนอย่างน้อย 300 ลูกจำเป็นต้องพัฒนาแบบจำลองที่มีความแม่นยำที่ยอมรับได้ แสดงให้เห็นว่า AI สามารถพัฒนาเพิ่มเติมเพื่อทำนายคลื่นที่เกิดจากพายุโซนร้อนได้ การวิจัยเพิ่มเติมกำลังดำเนินการเพื่อสำรวจรายละเอียดเพิ่มเติม การวิเคราะห์ซึ่งดำเนินการตามชุดข้อมูลของ ป.ป.ช. แสดงให้เห็นว่าพายุโซนร้อนอย่างน้อย 300 ลูกจำเป็นต้องพัฒนาแบบจำลองที่มีความแม่นยำที่ยอมรับได้ แสดงให้เห็นว่า AI สามารถพัฒนาเพิ่มเติมเพื่อทำนายคลื่นที่เกิดจากพายุโซนร้อนได้ การวิจัยเพิ่มเติมกำลังดำเนินการเพื่อสำรวจรายละเอียดเพิ่มเติม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สองชนิดของแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์แอนและ SVM ถูกประเมินเพื่อทำนายการไหลของ NOAA สถานีหลักในโรดไอแลนด์ ผลที่ได้แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมสามารถฝึกได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับการพยากรณ์คลื่นเจาะ รุ่นนี้เป็นรุ่นที่มีประสิทธิภาพมากมันสามารถใช้เวลาน้อยกว่าหนึ่งวินาทีซีพียูเพื่อพยากรณ์พายุคลื่นในเครื่องคอมพิวเตอร์และแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ใช้กระบวนการต้องใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ท อย่างไรก็ตามทักษะของพวกเขาจะถูกจำกัดไปยังข้อมูลการฝึกอบรม คุณสามารถขยายข้อมูลการฝึกอบรมโดยใช้การสังเกตในอนาคตหรือการจำลองเชิงตัวเลขสำหรับสถานการณ์ที่ยังไม่ได้พิจารณาและรูปแบบการฝึกอบรมอีกครั้ง แม้ว่าประสิทธิภาพโดยรวมของเครื่องเวกเตอร์สนับสนุนจะคล้ายกับวิธีโครงข่ายประสาทเทียมเครื่องเวกเตอร์สนับสนุนไม่ดีในเหตุการณ์รุนแรงที่ความสูงของคลื่นเกิน 2.5m การวิจัยเพิ่มเติมสามารถแก้ปัญหานี้ได้ด้วยเครื่องเวกเตอร์สนับสนุน แม้ว่าจะมีความสัมพันธ์ทางกายภาพที่ไม่ซ้ำกันระหว่างพายุน้ำขึ้นน้ำลงและพายุโซนร้อนพารามิเตอร์เช่นความเข้มและเส้นทางการวิเคราะห์ข้อมูล NACCS แสดงให้เห็นว่าอย่างน้อย 300 พายุโซนร้อนเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อพัฒนารูปแบบ ผลที่ได้แสดงให้เห็นว่าปัญญาประดิษฐ์สามารถพัฒนาต่อไปเพื่อทำนายคลื่นพายุโซนร้อน การวิจัยเพิ่มเติมจะถูกดำเนินการเพื่อศึกษารายละเอียดเพิ่มเติม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แบบจําลองปัญญาประดิษฐ์สองรุ่น ANN และ SVM ได้รับการประเมินสําหรับเพรดิเคชั่นของไฟกระชากที่สถานี NOAA หลักภายในรัฐโรดไอแลนด์ ผลการวิจัยพบว่าโมเดล ANN สามารถฝึกได้อย่างมีประสิทธิภาพสําหรับการพยากรณ์ไฟกระชากที่มีความแม่นยําเฉลี่ย 35 ซม. โมเดลมีประสิทธิภาพมาก: สามารถคาดการณ์พายุกระชากบนพีซีโดยใช้เวลา CPU น้อยกว่าครั้งที่สองเมื่อเทียบกับแบบจําลองทางคณิตศาสตร์ตามกระบวนการซึ่งต้องการซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่มีโปรเซสเซอร์หลายพันตัว อย่างไรก็ตามทักษะของ บริษัท จํากัด เฉพาะข้อมูลการฝึกอบรม ข้อมูลการฝึกอบรมสามารถขยายได้โดยใช้การสังเกตในอนาคตหรือการจําลองตัวเลข (สําหรับกรณีที่ยังไม่ได้รับการพิจารณา) และฝึกแบบจําลองใหม่ แม้ว่าประสิทธิภาพโดยรวมของรุ่น SVM จะคล้ายกับวิธีการ ANN แต่ SVM ก็ทํางานได้ดีในเหตุการณ์ที่รุนแรงมากโดยมีความสูงกระชากสูงกว่า 2.5 เมตร การวิจัยเพิ่มเติมอาจแก้ไขปัญหานี้ของ SVM. ในขณะที่มีความสัมพันธ์ทางกายภาพที่ไม่ซ้ํากันระหว่างพายุที่สถานีและพารามิเตอร์พายุโซนร้อน (เช่นความแข็งแรงและการติดตาม) การวิเคราะห์ซึ่งดําเนินการตามชุดข้อมูลของ NACCS แสดงให้เห็นว่าต้องมีพายุโซนร้อนอย่างน้อย 300 ลูกเพื่อพัฒนาแบบจําลองที่มีความแม่นยําที่ยอมรับได้ มันแสดงให้เห็นว่า AI สามารถพัฒนาต่อไปเพื่อทํานายคลื่นที่เกิดจากพายุโซนร้อน การวิจัยเพิ่มเติมกําลังดําเนินการเพื่อสํารวจสิ่งนี้ในรายละเอียดเพิ่มเติม