Перевод
Язык оригинала
14.06.2025
Application of neural networks for meteorological time series analysis and forecasting: from RNN to LSTM
Area of interest: Investigation of capabilities of recurrent neural networks, in particular RNN and LSTM models, for solving the problem of meteorological time series forecasting. The potential benefits of the introduction of such technologies are analysed in the context of global challenges: climate change, food safety and effective resource management.
Relevance of the topic
The modern world is experiencing an unprecedented growth in data volume, including meteorological data, which is extremely important for decision-making in agriculture, energy, city planning, and disaster prevention. Technological advances enable the use of complex machine learning algorithms for analysing and forecasting weather conditions. One of the key trends has been the integration of neural networks capable of processing time series and creating detailed scenario forecasts.
Improvements in the accuracy of meteorological forecasts directly affect socioeconomic stability, particularly in countries of the Global South and East, where agriculture and water resources require careful management. In this context, neural networks pave the way to increased planning efficiency and reduction of climate change risks. Based on this, the problem of time series forecasting using RNN and LSTM is important not simply fr om the technical standpoint, but also fr om a global perspective, as it favours a transition to more sustainable forms of economic activity and contributes to the development of a new platform for global growth.
Research hypothesis and goals
Hypothesis. More advanced neural network architectures (LSTM), relative to classical RNN, provide greater accuracy of meteorological time series forecasting, especially under conditions of complex seasonality and temperature extremes.
Goal. To compare several recurrent network variants (RNN, Keras-based and PyTorch-based LSTM) in terms of prediction accuracy and stability.
Analysis and statistical data. The experiment used weather data at threehour time intervals (city of Tashkent, OpenWeatherMap). After collection and preprocessing (normalization to the range [0;1]), the models were trained on 80% of the dataset, and the remaining 20% were used for testing. The key accuracy parameter was RMSE (root-mean-square error).
1. RNN: RMSE ≈ 4.13. The least satisfactory results were obtained when forecasting complex seasonal variations, especially during extreme heat events (Fig. 1).
2. LSTM (Keras): RMSE ≈ 3.53. The model confidently forecasts weather conditions, but accuracy is degraded at extreme temperatures.
3. LSTM (PyTorch): RMSE ≈ 3.56. Comparable to Keras results, which speaks
to the stability of the LSTM-based approach for time series (Fig. 2 and Fig. 3).
Forecasts. The results warrant the following expectations:
• An increasingly prominent role of LSTM models (and their modifications like GRU) in meteorology and related fields;
• Reduction of economic losses due to weather forecasting errors (losses in agriculture, in the power industry, etc.);
• Growth of investment attractiveness and emergence of new technological solutions in countries of the Global South and East, wh ere it is especially important to take climate change into account and implement prudent resource management.
Methodology of data collection and analysis
• Data source: OpenWeatherMap with an open API was used for building the dataset. Weather data for the city of Tashkent were loaded in JSON format with a 3-hour time step.
• Structuring: Field extraction (temperature, humidity, precipitation, wind speed, etc) to table weather_history_test.
Wh ere country, city and day were taken from date and request nodes, and the other fields were taken from the hourly list of measured weather parameters. Each of eight measurements throughout the 24-hour period was associated with a name of a city.
• Preprocessing: data cleanup and normalization using the pandas library (and if necessary, SQLite3), which converted the data to the [0;1] range. Description of the investigated architectures
1. RNN (SimpleRNN)
→ Three layers: input, hidden (SimpleRNN) and output (Dense).
→ Optimizer: SGD with a 0.7 learning rate.
→ Loss function: mean squared error (MSE).
→ Result check every 10 epochs.
2. LSTM (Keras)
→ Includes the input layer, the LSTM layer with 50 cells and the output layer.
→ Optimizer: Adam, loss function: MSE.
→ Training on 80% of the dataset, the remaining 20% are allocated for testing.
3. LSTM (PyTorch)
→ A similar LSTM architecture but based on PyTorch.
→ DataLoader objects are used for serial loading of data batches.
→ RMSE (root-mean-square error) is the key accuracy indicator.
Test results
• RNN: RMSE ≈ 4.13, the least satisfactory results when forecasting complex seasonal variations, especially extreme summer temperatures.
• LSTM (Keras): RMSE ≈ 3.53. The model confidently forecasts weather conditions, but accuracy is degraded during extreme heat.
• LSTM (PyTorch): RMSE ≈ 3.56. Comparable to the results of the Keras version, which confirms the stability of the LSTM-based approach to time series. The overall trend shows that LSTM-based networks are better than RNN at handling “remote dependencies” in time series, especially during periods with extreme temperatures.
Economic effect
1. Loss prevention: more accurate weather forecasts help reduce losses in agriculture, logistics and the power industry, which, in turn, improves the financial stability of regions.
2. Growth of investment attractiveness: The implementation of hi-tech solutions improves the competitive position of countries of the Global South and East and encourages the arrival of investors and development of AI startups.
Social effect
1. Enhanced safety: Accurate forecasts help warn the population of natural disasters in a timely manner. This is especially important in coastal and mountainous regions that are at risk of floods or hurricanes.
2. Closing the digital divide: The training of professionals and dissemination of AI technologies stimulate the development of educational programmes and build new competencies among young people and leaders.
3. Building the tech ecosystem: The development of neural networks in meteorology pulls related sectors along, from IoT devices to platform solutions for urban planning and big data analysis.
Therefore, the large-scale application of neural networks for weather data analysis serve as a catalyst for global growth, combining economic benefits with social stability.
The results confirm that:
1. RNN is capable of solving basic forecasting tasks, but it is visibly inferior to LSTM models in terms of accuracy.
2. LSTM (Keras) and LSTM (PyTorch) demonstrate high efficiency, although they remain vulnerable to temperature extremes.
3. The optimum choice of architecture for meteorological time series most commonly tends towards LSTM, taking better of long series and more stable error parameters (RMSE) into account. In the long term, the application of neural networks for weather forecasting will grow, encompassing more and more regions and scenarios (agriculture, water resource management, power industry). This will ensure accelerated technology development in countries with a vulnerable infrastructure, create incentives for scientific and commercial collaboration, and contribute to global stability in the face of climate challenges.
References
1. Smirnov, S. M., Kuznetsov, K. K., & Novikov, N. N. (2023). Global Warming and its
Consequences for Humanity. Mirovaya politika, 3, 34–48. (in Russian)
2. https://openweathermap.org/api – open API for receiving weather data at different levels of
detail.
Relevance of the topic
The modern world is experiencing an unprecedented growth in data volume, including meteorological data, which is extremely important for decision-making in agriculture, energy, city planning, and disaster prevention. Technological advances enable the use of complex machine learning algorithms for analysing and forecasting weather conditions. One of the key trends has been the integration of neural networks capable of processing time series and creating detailed scenario forecasts.
Improvements in the accuracy of meteorological forecasts directly affect socioeconomic stability, particularly in countries of the Global South and East, where agriculture and water resources require careful management. In this context, neural networks pave the way to increased planning efficiency and reduction of climate change risks. Based on this, the problem of time series forecasting using RNN and LSTM is important not simply fr om the technical standpoint, but also fr om a global perspective, as it favours a transition to more sustainable forms of economic activity and contributes to the development of a new platform for global growth.
Research hypothesis and goals
Hypothesis. More advanced neural network architectures (LSTM), relative to classical RNN, provide greater accuracy of meteorological time series forecasting, especially under conditions of complex seasonality and temperature extremes.
Goal. To compare several recurrent network variants (RNN, Keras-based and PyTorch-based LSTM) in terms of prediction accuracy and stability.
Analysis and statistical data. The experiment used weather data at threehour time intervals (city of Tashkent, OpenWeatherMap). After collection and preprocessing (normalization to the range [0;1]), the models were trained on 80% of the dataset, and the remaining 20% were used for testing. The key accuracy parameter was RMSE (root-mean-square error).
1. RNN: RMSE ≈ 4.13. The least satisfactory results were obtained when forecasting complex seasonal variations, especially during extreme heat events (Fig. 1).
2. LSTM (Keras): RMSE ≈ 3.53. The model confidently forecasts weather conditions, but accuracy is degraded at extreme temperatures.
3. LSTM (PyTorch): RMSE ≈ 3.56. Comparable to Keras results, which speaks
to the stability of the LSTM-based approach for time series (Fig. 2 and Fig. 3).
Forecasts. The results warrant the following expectations:
• An increasingly prominent role of LSTM models (and their modifications like GRU) in meteorology and related fields;
• Reduction of economic losses due to weather forecasting errors (losses in agriculture, in the power industry, etc.);
• Growth of investment attractiveness and emergence of new technological solutions in countries of the Global South and East, wh ere it is especially important to take climate change into account and implement prudent resource management.
Methodology of data collection and analysis
• Data source: OpenWeatherMap with an open API was used for building the dataset. Weather data for the city of Tashkent were loaded in JSON format with a 3-hour time step.
• Structuring: Field extraction (temperature, humidity, precipitation, wind speed, etc) to table weather_history_test.
Wh ere country, city and day were taken from date and request nodes, and the other fields were taken from the hourly list of measured weather parameters. Each of eight measurements throughout the 24-hour period was associated with a name of a city.
• Preprocessing: data cleanup and normalization using the pandas library (and if necessary, SQLite3), which converted the data to the [0;1] range. Description of the investigated architectures
1. RNN (SimpleRNN)
→ Three layers: input, hidden (SimpleRNN) and output (Dense).
→ Optimizer: SGD with a 0.7 learning rate.
→ Loss function: mean squared error (MSE).
→ Result check every 10 epochs.
2. LSTM (Keras)
→ Includes the input layer, the LSTM layer with 50 cells and the output layer.
→ Optimizer: Adam, loss function: MSE.
→ Training on 80% of the dataset, the remaining 20% are allocated for testing.
3. LSTM (PyTorch)
→ A similar LSTM architecture but based on PyTorch.
→ DataLoader objects are used for serial loading of data batches.
→ RMSE (root-mean-square error) is the key accuracy indicator.
Test results
• RNN: RMSE ≈ 4.13, the least satisfactory results when forecasting complex seasonal variations, especially extreme summer temperatures.
• LSTM (Keras): RMSE ≈ 3.53. The model confidently forecasts weather conditions, but accuracy is degraded during extreme heat.
• LSTM (PyTorch): RMSE ≈ 3.56. Comparable to the results of the Keras version, which confirms the stability of the LSTM-based approach to time series. The overall trend shows that LSTM-based networks are better than RNN at handling “remote dependencies” in time series, especially during periods with extreme temperatures.
Economic effect
1. Loss prevention: more accurate weather forecasts help reduce losses in agriculture, logistics and the power industry, which, in turn, improves the financial stability of regions.
2. Growth of investment attractiveness: The implementation of hi-tech solutions improves the competitive position of countries of the Global South and East and encourages the arrival of investors and development of AI startups.
Social effect
1. Enhanced safety: Accurate forecasts help warn the population of natural disasters in a timely manner. This is especially important in coastal and mountainous regions that are at risk of floods or hurricanes.
2. Closing the digital divide: The training of professionals and dissemination of AI technologies stimulate the development of educational programmes and build new competencies among young people and leaders.
3. Building the tech ecosystem: The development of neural networks in meteorology pulls related sectors along, from IoT devices to platform solutions for urban planning and big data analysis.
Therefore, the large-scale application of neural networks for weather data analysis serve as a catalyst for global growth, combining economic benefits with social stability.
The results confirm that:
1. RNN is capable of solving basic forecasting tasks, but it is visibly inferior to LSTM models in terms of accuracy.
2. LSTM (Keras) and LSTM (PyTorch) demonstrate high efficiency, although they remain vulnerable to temperature extremes.
3. The optimum choice of architecture for meteorological time series most commonly tends towards LSTM, taking better of long series and more stable error parameters (RMSE) into account. In the long term, the application of neural networks for weather forecasting will grow, encompassing more and more regions and scenarios (agriculture, water resource management, power industry). This will ensure accelerated technology development in countries with a vulnerable infrastructure, create incentives for scientific and commercial collaboration, and contribute to global stability in the face of climate challenges.
References
1. Smirnov, S. M., Kuznetsov, K. K., & Novikov, N. N. (2023). Global Warming and its
Consequences for Humanity. Mirovaya politika, 3, 34–48. (in Russian)
2. https://openweathermap.org/api – open API for receiving weather data at different levels of
detail.
Тематический вектор: Рассмотрение возможностей рекуррентных нейронных сетей, в частности моделей RNN и LSTM, для решения задач прогнозирования метеорологических временных рядов. Анализируются потенциальные выгоды от внедрения подобных технологий в контексте глобальных вызовов изменения климата, продовольственной безопасности и эффективного управления ресурсами.
Актуальность темы
Современный мир переживает беспрецедентный рост объёмов данных, в том числе метеорологических, которые крайне важны для принятия решений в сфере сельского хозяйства, энергетики, градостроительства и предотвращения стихийных бедствий. Технологические достижения позволяют использовать сложные алгоритмы машинного обучения для анализа и прогнозирования погодных условий. Одной из ключевых тенденций стала интеграция нейронных сетей, способных обрабатывать временные ряды и создавать детальные сценарные прогнозы.
Улучшение точности метеорологических прогнозов напрямую влияет на социально-экономическую стабильность, особенно в странах Глобального Юга и Востока, где сельское хозяйство и водные ресурсы требуют чуткого управления. В этом контексте нейронные сети открывают путь к повышению эффективности планирования и снижению рисков, связанных с изменением климата. Исходя из этого, актуальность задачи прогнозирования временных рядов с применением RNN и LSTM носит не только технический, но и глобальный характер, способствуя переходу к более устойчивым формам хозяйствования и развитию новой платформы глобального роста.
Гипотеза и цели исследования
Гипотеза. Более продвинутые архитектуры нейронных сетей (LSTM), по сравнению с классическими RNN, обеспечивают более высокую точность прогнозирования метеорологических временных рядов, особенно в условиях сложной сезонности и экстремальных значений температуры.
Цель. Сравнить несколько вариантов рекуррентных сетей (RNN, LSTM на базе Keras и LSTM на базе PyTorch) по показателям точности и устойчивости прогнозирования.
Аналитика и статистические данные. В ходе эксперимента использовались данные о погоде с шагом в 3 часа (город Ташкент, ресурс OpenWeatherMap). После сбора и предобработки (нормализация в диапазон [0;1]) модели обучались на 80% выборки, а оставшиеся 20% данных использовались для тестирования. Ключевым показателем точности служило RMSE (Root Mean Squared Error).
1. RNN: RMSE ≈ 4.13. Наименее удовлетворительные результаты при прогнозировании сложных сезонных колебаний, особенно в периоды экстремальной жары.
2. LSTM (Keras): RMSE ≈ 3.53. Модель уверенно предсказывает погодные условия, однако точность снижается при резких температурах.
3. LSTM (PyTorch): RMSE ≈ 3.56. Сопоставимо с результатами Keras, что говорит о стабильности LSTM-подхода для временных рядов.
Прогнозы. На основе полученных результатов можно ожидать:
• Усиление роли LSTM-моделей (и их модификаций вроде GRU) в метеорологии и смежных областях;
• Сокращение экономических потерь, связанных с ошибками в прогнозах погоды (убытки в сельском хозяйстве, энергетике и т.д.);
• Рост инвестиционной привлекательности и появление новых технологических решений в странах Глобального Юга и Востока, где особенно важно учитывать изменения климата и грамотно управлять ресурсами
Методология сбора и обработки данных
• Источник данных: для формирования выборки использовался ресурс OpenWeatherMap [2], обладающий открытым API. Метеоданные по городу Ташкент загружались в формате JSON с шагом в 3 часа.
• Структурирование: Извлечение полей (температура, влажность, осадки, скорость ветра и т.д.) в таблицу weather_history_test.
Где country, city, day – были взяты из узлов date и request, остальные же поля были взяты из списка замеров погодных параметров hourly. На каждый из 8 замеров в течение суток было присвоено название города
• Предобработка: Применение библиотеки pandas (и при необходимости
— sqlite3) для очистки и нормализации данных, что обеспечивало перевод исходных значений в диапазон [0;1].
Описание исследованных архитектур
1. RNN (SimpleRNN)
• Три слоя: входной, скрытый (SimpleRNN) и выходной (Dense).
• Оптимизатор — SGD с коэффициентом обучения 0.7.
• Функция потерь — Mean Squared Error (MSE).
• Проверка результатов каждые 10 эпох.
2. LSTM (Keras)
• Включает входной слой, LSTM-слой с 50 ячейками, выходной слой.
• Оптимизатор — Adam, функция потерь — MSE.
• Обучение на 80% данных, оставшиеся 20% отведены под тест.
3. LSTM (PyTorch)
• Аналогичная архитектура LSTM, но реализация — на базе PyTorch.
• Используются объекты DataLoader для последовательной подачи батчей данных.
• RMSE (среднеквадратичное отклонение) служит ключевым показателем точности.
Результаты экспериментов
• RNN: RMSE≈4.13, наименее удовлетворительные результаты при прогнозировании сложных сезонных колебаний, особенно экстремальных летних температур.
• LSTM (Keras): RMSE≈3.53. Модель уверенно предсказывает погодные условия, однако снижается точность в периоды экстремальной жары.
• LSTM (PyTorch): RMSE≈3.56. Сопоставимо с результатами Keras- версии, подтверждая устойчивость подхода LSTM к временным рядам.
Общая тенденция показывает, что LSTM-сети лучше RNN справляются с
«дальними зависимостями» во временных рядах, особенно в периоды с резкими температурами.
Экономический эффект
1. Предотвращение убытков: более точные прогнозы погоды позволяют сократить ущерб сельскому хозяйству, логистике и энергетике, что в свою очередь повышает финансовую устойчивость регионов.
2. Рост инвестиционной привлекательности: Внедрение высокотехнологичных решений повышает конкурентоспособность стран Глобального Юга и Востока, способствует приходу инвесторов и развитию стартапов в сфере ИИ.
Социальный эффект
1. Повышение безопасности: Точные прогнозы помогают своевременно оповещать население о стихийных бедствиях. Это особенно важно в прибрежных и горных районах, подверженных наводнениям или ураганам.
2. Сокращение цифрового разрыва: Подготовка кадров и распространение технологий ИИ стимулируют развитие образовательных программ, формируют новые компетенции среди молодёжи и руководителей.
3. Формирование технологической экосистемы: Развитие нейронных сетей в метеорологии «тянет за собой» смежные отрасли — от IoT-устройств до платформенных решений для городского планирования и анализа больших данных.
Таким образом, масштабное применение нейронных сетей для анализа метеоданных служит катализатором глобального роста, объединяя экономические выгоды и социальную устойчивость.
Представленные результаты подтверждают, что:
1. RNN способна решать базовые задачи прогнозирования, однако ощутимо уступает моделям LSTM по точности.
2. LSTM (Keras) и LSTM (PyTorch) демонстрируют высокую эффективность, хотя остаются уязвимыми к экстремальным значениям температуры.
3. Оптимальный выбор архитектуры для метеорологических временных рядов чаще всего склоняется в пользу LSTM, учитывая лучшую обработку длинных зависимостей и более стабильные показатели ошибки (RMSE).
В долгосрочной перспективе применение нейронных сетей для прогнозирования погоды будет расширяться, охватывая всё больше регионов и сценариев (сельское хозяйство, управление водными ресурсами, энергетика). Это обеспечит ускоренное развитие технологий в странах с уязвимой инфраструктурой, создаст стимул для научных и коммерческих коллабораций, а также внесёт вклад в глобальную устойчивость перед лицом климатических вызовов.
Список литературы
1. Смирнов С.М., Кузнецов К.К., Новиков Н.Н. Глобальное потепление и его последствия для человечества // Мировая политика. - 2023. - № 3. - С. 34-48.
2. https://openweathermap.org/api - открытый API для получения метеоданных с разной детализацией
Актуальность темы
Современный мир переживает беспрецедентный рост объёмов данных, в том числе метеорологических, которые крайне важны для принятия решений в сфере сельского хозяйства, энергетики, градостроительства и предотвращения стихийных бедствий. Технологические достижения позволяют использовать сложные алгоритмы машинного обучения для анализа и прогнозирования погодных условий. Одной из ключевых тенденций стала интеграция нейронных сетей, способных обрабатывать временные ряды и создавать детальные сценарные прогнозы.
Улучшение точности метеорологических прогнозов напрямую влияет на социально-экономическую стабильность, особенно в странах Глобального Юга и Востока, где сельское хозяйство и водные ресурсы требуют чуткого управления. В этом контексте нейронные сети открывают путь к повышению эффективности планирования и снижению рисков, связанных с изменением климата. Исходя из этого, актуальность задачи прогнозирования временных рядов с применением RNN и LSTM носит не только технический, но и глобальный характер, способствуя переходу к более устойчивым формам хозяйствования и развитию новой платформы глобального роста.
Гипотеза и цели исследования
Гипотеза. Более продвинутые архитектуры нейронных сетей (LSTM), по сравнению с классическими RNN, обеспечивают более высокую точность прогнозирования метеорологических временных рядов, особенно в условиях сложной сезонности и экстремальных значений температуры.
Цель. Сравнить несколько вариантов рекуррентных сетей (RNN, LSTM на базе Keras и LSTM на базе PyTorch) по показателям точности и устойчивости прогнозирования.
Аналитика и статистические данные. В ходе эксперимента использовались данные о погоде с шагом в 3 часа (город Ташкент, ресурс OpenWeatherMap). После сбора и предобработки (нормализация в диапазон [0;1]) модели обучались на 80% выборки, а оставшиеся 20% данных использовались для тестирования. Ключевым показателем точности служило RMSE (Root Mean Squared Error).
1. RNN: RMSE ≈ 4.13. Наименее удовлетворительные результаты при прогнозировании сложных сезонных колебаний, особенно в периоды экстремальной жары.
2. LSTM (Keras): RMSE ≈ 3.53. Модель уверенно предсказывает погодные условия, однако точность снижается при резких температурах.
3. LSTM (PyTorch): RMSE ≈ 3.56. Сопоставимо с результатами Keras, что говорит о стабильности LSTM-подхода для временных рядов.
Прогнозы. На основе полученных результатов можно ожидать:
• Усиление роли LSTM-моделей (и их модификаций вроде GRU) в метеорологии и смежных областях;
• Сокращение экономических потерь, связанных с ошибками в прогнозах погоды (убытки в сельском хозяйстве, энергетике и т.д.);
• Рост инвестиционной привлекательности и появление новых технологических решений в странах Глобального Юга и Востока, где особенно важно учитывать изменения климата и грамотно управлять ресурсами
Методология сбора и обработки данных
• Источник данных: для формирования выборки использовался ресурс OpenWeatherMap [2], обладающий открытым API. Метеоданные по городу Ташкент загружались в формате JSON с шагом в 3 часа.
• Структурирование: Извлечение полей (температура, влажность, осадки, скорость ветра и т.д.) в таблицу weather_history_test.
Где country, city, day – были взяты из узлов date и request, остальные же поля были взяты из списка замеров погодных параметров hourly. На каждый из 8 замеров в течение суток было присвоено название города
• Предобработка: Применение библиотеки pandas (и при необходимости
— sqlite3) для очистки и нормализации данных, что обеспечивало перевод исходных значений в диапазон [0;1].
Описание исследованных архитектур
1. RNN (SimpleRNN)
• Три слоя: входной, скрытый (SimpleRNN) и выходной (Dense).
• Оптимизатор — SGD с коэффициентом обучения 0.7.
• Функция потерь — Mean Squared Error (MSE).
• Проверка результатов каждые 10 эпох.
2. LSTM (Keras)
• Включает входной слой, LSTM-слой с 50 ячейками, выходной слой.
• Оптимизатор — Adam, функция потерь — MSE.
• Обучение на 80% данных, оставшиеся 20% отведены под тест.
3. LSTM (PyTorch)
• Аналогичная архитектура LSTM, но реализация — на базе PyTorch.
• Используются объекты DataLoader для последовательной подачи батчей данных.
• RMSE (среднеквадратичное отклонение) служит ключевым показателем точности.
Результаты экспериментов
• RNN: RMSE≈4.13, наименее удовлетворительные результаты при прогнозировании сложных сезонных колебаний, особенно экстремальных летних температур.
• LSTM (Keras): RMSE≈3.53. Модель уверенно предсказывает погодные условия, однако снижается точность в периоды экстремальной жары.
• LSTM (PyTorch): RMSE≈3.56. Сопоставимо с результатами Keras- версии, подтверждая устойчивость подхода LSTM к временным рядам.
Общая тенденция показывает, что LSTM-сети лучше RNN справляются с
«дальними зависимостями» во временных рядах, особенно в периоды с резкими температурами.
Экономический эффект
1. Предотвращение убытков: более точные прогнозы погоды позволяют сократить ущерб сельскому хозяйству, логистике и энергетике, что в свою очередь повышает финансовую устойчивость регионов.
2. Рост инвестиционной привлекательности: Внедрение высокотехнологичных решений повышает конкурентоспособность стран Глобального Юга и Востока, способствует приходу инвесторов и развитию стартапов в сфере ИИ.
Социальный эффект
1. Повышение безопасности: Точные прогнозы помогают своевременно оповещать население о стихийных бедствиях. Это особенно важно в прибрежных и горных районах, подверженных наводнениям или ураганам.
2. Сокращение цифрового разрыва: Подготовка кадров и распространение технологий ИИ стимулируют развитие образовательных программ, формируют новые компетенции среди молодёжи и руководителей.
3. Формирование технологической экосистемы: Развитие нейронных сетей в метеорологии «тянет за собой» смежные отрасли — от IoT-устройств до платформенных решений для городского планирования и анализа больших данных.
Таким образом, масштабное применение нейронных сетей для анализа метеоданных служит катализатором глобального роста, объединяя экономические выгоды и социальную устойчивость.
Представленные результаты подтверждают, что:
1. RNN способна решать базовые задачи прогнозирования, однако ощутимо уступает моделям LSTM по точности.
2. LSTM (Keras) и LSTM (PyTorch) демонстрируют высокую эффективность, хотя остаются уязвимыми к экстремальным значениям температуры.
3. Оптимальный выбор архитектуры для метеорологических временных рядов чаще всего склоняется в пользу LSTM, учитывая лучшую обработку длинных зависимостей и более стабильные показатели ошибки (RMSE).
В долгосрочной перспективе применение нейронных сетей для прогнозирования погоды будет расширяться, охватывая всё больше регионов и сценариев (сельское хозяйство, управление водными ресурсами, энергетика). Это обеспечит ускоренное развитие технологий в странах с уязвимой инфраструктурой, создаст стимул для научных и коммерческих коллабораций, а также внесёт вклад в глобальную устойчивость перед лицом климатических вызовов.
Список литературы
1. Смирнов С.М., Кузнецов К.К., Новиков Н.Н. Глобальное потепление и его последствия для человечества // Мировая политика. - 2023. - № 3. - С. 34-48.
2. https://openweathermap.org/api - открытый API для получения метеоданных с разной детализацией
Читать весь текст
Социальные сети Instagram и Facebook запрещены в РФ. Решением суда от 21.03.2022 компания Meta признана экстремистской организацией на территории Российской Федерации.
