Одномерные сверточные слои в нейронной сети для анализа временных рядов – скоростей ветра

Анализ данных с использованием нейронных сетей и глубокого машинного обучения является одним из современных трендов в научных исследованиях в различных областях. Одна из научных задач этого направления – исследование и прогнозирование временных рядов с помощью искусственного интеллекта. В статье рассмотрены результаты экспериментов по добавлению одномерных сверточных слоев в нейронную сеть в рамках задачи классификации данных метеорологических временных рядов – скоростей ветра. Показано повышение точности прогноза за счет включения в модель одномерных сверточных слоев. Повышение точности на наборе тестовых данных для рассматриваемой задачи составляет около 9,5 %. Приведены несколько вариантов архитектур для построения модели с одномерными сверточными слоями и оценка точности их классификации после машинного обучения. Полученные результаты позволяют сделать вывод об эффективности применения одномерных сверточных слоев в архитектуре нейронной сети для идентификации и прогнозирования временного ряда метеорологических параметров.