Climate Precipitation Prediction with Uncertainty Quantification by Self-configuring Neural Network

Künstliche neuronale Netze wurden in vielen Anwendungen eingesetzt. Gute Ergebnisse wurden erzielt, indem neuronale Netze für die Vorhersage des Niederschlagsklimas in Brasilien verwendet wurden. Eingabegrößen sind einige meteorologische Variablen, wie Windkomponenten für mehrere Ebenen, Lufttemperatur und frühere Niederschläge. Das neuronale Netzwerk wird automatisch konfiguriert, indem ein Optimierungsproblem mit dem Multi-Particle Collision Algorithm (MPCA) metaheuristisch gelöst wird. Es ist jedoch notwendig, über die Vorhersage hinaus die mit der Vorhersage verbundene Unsicherheit anzugehen. Dieser Aufsatz konzentriert sich auf zwei Dinge: Erstens die Erstellung einer monatlichen Vorhersage für Niederschlag durch neuronale Netze. Zweitens ist die Ausgabe neuronaler Netze auch darauf ausgelegt, die Unsicherheit im Zusammenhang mit neuronalen Vorhersagen abzuschätzen.