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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Iyapo Kamoru Olarewaju (대구대학교) 김경기 (대구대학교)
저널정보
한국센서학회 센서학회지 센서학회지 제32권 제3호
발행연도
2023.5
수록면
164 - 168 (5page)

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Accurate and reliable weather forecasts for temperature, relative humidity, and precipitation using advanced transformer models and IoT are essential in various fields related to global climate change. We propose a novel weather prediction device that integrates stateof- the-art transformer models and IoT techniques to improve prediction accuracy and real-time processing. The proposed system demonstrated high reliability and performance, offering valuable insights for industries and sectors that rely on accurate weather information, including agriculture, transportation, and emergency response planning. The integration of transformer models with the IoT signifies a substantial advancement in weather and climate modeling.
#Transformer Models #IoT #Temperature #Humidity #Precipitation #Deep Learning #Weather Prediction #Climate Modeling

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