論文の概要: Supervised learning from noisy observations: Combining machine-learning techniques with data assimilation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07383v3
• Date: Mon, 8 Mar 2021 11:45:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-10 14:34:34.104134
• Title: Supervised learning from noisy observations: Combining machine-learning techniques with data assimilation
• Title（参考訳）: ノイズ観測による教師付き学習:機械学習技術とデータ同化の併用
• Authors: Georg A. Gottwald and Sebastian Reich
• Abstract要約: 本稿では,予測モデルと固有不確かさを,入射雑音観測と最適に組み合わせる方法について述べる。 得られた予測モデルは、訓練後、計算的に安価であると同時に、極めて優れた予測能力を有することを示す。 本手法は,予測タスクを超えて,確率的予測のための信頼性の高いアンサンブルを生成するとともに,マルチスケールシステムにおける効果的なモデルクロージャを学習するためにも有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6091702876917281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data-driven prediction and physics-agnostic machine-learning methods have attracted increased interest in recent years achieving forecast horizons going well beyond those to be expected for chaotic dynamical systems. In a separate strand of research data-assimilation has been successfully used to optimally combine forecast models and their inherent uncertainty with incoming noisy observations. The key idea in our work here is to achieve increased forecast capabilities by judiciously combining machine-learning algorithms and data assimilation. We combine the physics-agnostic data-driven approach of random feature maps as a forecast model within an ensemble Kalman filter data assimilation procedure. The machine-learning model is learned sequentially by incorporating incoming noisy observations. We show that the obtained forecast model has remarkably good forecast skill while being computationally cheap once trained. Going beyond the task of forecasting, we show that our method can be used to generate reliable ensembles for probabilistic forecasting as well as to learn effective model closure in multi-scale systems.
• Abstract（参考訳）: データ駆動予測と物理に依存しない機械学習手法は、カオス力学系に期待される以上の予測地平線を達成するために近年、関心を集めている。 予測モデルとその固有の不確実性と入ってくるノイズ観測とを最適に組み合わせるために、別の研究データ同化が成功している。 私たちの研究における重要なアイデアは、機械学習アルゴリズムとデータ同化を巧みに組み合わせて、予測能力を高めることです。 ランダム特徴写像の物理に依存しないデータ駆動アプローチを、アンサンブルカルマンフィルタデータ同化手順内の予測モデルとして組み合わせた。 入ってくるノイズ観測を組み込んで機械学習モデルを逐次学習する。 得られた予測モデルは,一度訓練すれば計算量的に安価であると同時に,非常に優れた予測能力を有することを示す。 本手法は,予測タスクを超えて,確率的予測のための信頼性の高いアンサンブルの生成や,マルチスケールシステムにおける効果的なモデル閉鎖学習に有効であることを示す。

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