論文の概要: Short-term forecasting of Amazon rainforest fires based on ensemble decomposition model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07979v2
• Date: Thu, 23 Jul 2020 14:48:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 04:59:49.510094
• Title: Short-term forecasting of Amazon rainforest fires based on ensemble decomposition model
• Title（参考訳）: アンサンブル分解モデルに基づくアマゾン熱帯雨林火災の短期予測
• Authors: Ramon Gomes da Silva, Matheus Henrique Dal Molin Ribeiro, Viviana Cocco Mariani and Leandro dos Santos Coelho
• Abstract要約: 最近、アマゾンの熱帯雨林は、気候変動と公衆衛生の問題の両方に関わる火災の件数が過去最高に達している。 そこで本研究では,ロースに基づく季節・トレンド分解を用いた異種分解・アンサンブルモデルを開発した。 提案した分解アンサンブルモデルにより, 性能評価により, より正確な予測が可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0711362702464675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Accurate forecasting is important for decision-makers. Recently, the Amazon rainforest is reaching record levels of the number of fires, a situation that concerns both climate and public health problems. Obtaining the desired forecasting accuracy becomes difficult and challenging. In this paper were developed a novel heterogeneous decomposition-ensemble model by using Seasonal and Trend decomposition based on Loess in combination with algorithms for short-term load forecasting multi-month-ahead, to explore temporal patterns of Amazon rainforest fires in Brazil. The results demonstrate the proposed decomposition-ensemble models can provide more accurate forecasting evaluated by performance measures. Diebold-Mariano statistical test showed the proposed models are better than other compared models, but it is statistically equal to one of them.
• Abstract（参考訳）: 正確な予測は意思決定者にとって重要である。 最近、アマゾンの熱帯雨林は、気候問題と公衆衛生問題の両方にかかわる、火災数の記録的な水準に達している。 所望の予測精度を得ることは困難かつ困難になる。 本稿では,ブラジルにおけるアマゾン熱帯雨林火災の時間的パターンを探索するために,ロースに基づく季節・トレンド分解と短期負荷予測アルゴリズムを組み合わせた新しい異種分解・アンサンブルモデルを開発した。 その結果,提案した分解アンサンブルモデルを用いて,性能評価により精度の高い予測を行うことができた。 Diebold-Mariano統計テストでは、提案されたモデルは他の比較モデルよりも優れているが、統計的にその1つに等しい。

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