論文の概要: A Framework for Designing and Evaluating Solar Flare Forecasting Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02493v1
- Date: Tue, 5 May 2020 21:05:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-06 14:43:20.714117
- Title: A Framework for Designing and Evaluating Solar Flare Forecasting Systems
- Title(参考訳): 太陽フレア予測システムの設計と評価のための枠組み
- Authors: T. Cinto (1 and 2), A. L. S. Gradvohl (1), G. P. Coelho (1), A. E. A.
da Silva (1) ((1) School of Technology - FT, University of Campinas -
UNICAMP, Limeira, SP, Brazil, (2) Federal Institute of Education, Science and
Technology of Rio Grande do Sul - IFRS, Campus Feliz, RS, Brazil)
- Abstract要約: 太陽フレアは地球の大気に影響を与える最も重要な事象である。
本稿では,フレア予測システムの設計,訓練,評価を行うための枠組みを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Disturbances in space weather can negatively affect several fields, including
aviation and aerospace, satellites, oil and gas industries, and electrical
systems, leading to economic and commercial losses. Solar flares are the most
significant events that can affect the Earth's atmosphere, thus leading
researchers to drive efforts on their forecasting. The related literature is
comprehensive and holds several systems proposed for flare forecasting.
However, most techniques are tailor-made and designed for specific purposes,
not allowing researchers to customize them in case of changes in data input or
in the prediction algorithm. This paper proposes a framework to design, train,
and evaluate flare prediction systems which present promising results. Our
proposed framework involves model and feature selection, randomized
hyper-parameters optimization, data resampling, and evaluation under
operational settings. Compared to baseline predictions, our framework generated
some proof-of-concept models with positive recalls between 0.70 and 0.75 for
forecasting $\geq M$ class flares up to 96 hours ahead while keeping the area
under the ROC curve score at high levels.
- Abstract(参考訳): 宇宙気象の混乱は、航空や航空宇宙、衛星、石油やガス産業、電気システムなどいくつかの分野に悪影響を及ぼし、経済的・商業的な損失をもたらす。
太陽フレアは地球の大気に影響を与える最も重要な事象であり、研究者は予測に力を注いでいる。
関連する文献は包括的であり、フレア予測のために提案されたいくつかのシステムを持っている。
しかし、ほとんどの技術は特定の目的のために設計されており、データ入力の変化や予測アルゴリズムの変更を研究者がカスタマイズすることはできない。
本稿では,有望な結果を示すフレア予測システムを設計,訓練,評価するための枠組みを提案する。
提案するフレームワークは,モデル選択,機能選択,ランダム化ハイパーパラメータ最適化,データ再サンプリング,運用環境評価を含む。
ベースライン予測と比較して,0.70~0.75の正のリコールを持つ概念実証モデルを作成し,96時間前までのクラスフレアを96時間前まで予測し,roc曲線スコア以下の領域を高いレベルに維持した。
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