Spatio-Temporal Network for Sea Fog Forecasting

Sea fog can seriously affect schedules and safety by reducing visibility during marine transportation. Therefore, the forecasting of sea fog is an important issue in preventing accidents. Recently, in order to forecast sea fog, several deep learning methods have been applied to time series data cons...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Sustainability Ročník 14; číslo 23; s. 16163
Hlavní autoři:	Park, Jinhyeok, Lee, Young Jae, Jo, Yongwon, Kim, Jaehoon, Han, Jin Hyun, Kim, Kuk Jin, Kim, Young Taeg, Kim, Seoung Bum
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 01.12.2022
Témata:	Airports Analysis Artificial intelligence Climate change Deep learning deep learning; encoder-decoder structure; forecasting; multi-modal learning; sea fog Fog Forecasting Forecasts and trends Humidity Machine learning Neural networks Numerical analysis Ports Precipitation forecasting Shipping industry Support vector machines Technology application Time series South Korea
ISSN:	2071-1050, 2071-1050
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!