論文の概要: Simultaneously forecasting global geomagnetic activity using Recurrent Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06487v2
• Date: Fri, 20 Nov 2020 19:36:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 00:24:38.587621
• Title: Simultaneously forecasting global geomagnetic activity using Recurrent Networks
• Title（参考訳）: リカレントネットワークを用いた地球磁気活動の同時予測
• Authors: Charles Topliff, Morris Cohen, William Bristow
• Abstract要約: 本研究では,地球規模の気象条件を時間分解能で予測する問題に対して,シーケンス・ツー・シーケンスの学習手法を提案する。 本研究では,現在知られている地磁気嵐の予測値に対する改善と,その数時間前の持続的ベースラインに対する改善を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3867363075280544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many systems used by society are extremely vulnerable to space weather events such as solar flares and geomagnetic storms which could potentially cause catastrophic damage. In recent years, many works have emerged to provide early warning to such systems by forecasting these events through some proxy, but these approaches have largely focused on a specific phenomenon. We present a sequence-to-sequence learning approach to the problem of forecasting global space weather conditions at an hourly resolution. This approach improves upon other work in this field by simultaneously forecasting several key proxies for geomagnetic activity up to 6 hours in advance. We demonstrate an improvement over the best currently known predictor of geomagnetic storms, and an improvement over a persistence baseline several hours in advance.
• Abstract（参考訳）: 社会で使用される多くのシステムは、太陽フレアや地磁気嵐のような宇宙の天気に非常に脆弱であり、破滅的な被害を引き起こす可能性がある。 近年,このような事象をプロキシを通じて予測することで早期に警告する研究が数多く出回っているが,これらのアプローチは特定の現象に主に焦点を絞っている。 本研究では,地球規模の気象条件を時間分解能で予測する問題に対するシーケンス・ツー・シーケンス学習手法を提案する。 このアプローチは、この分野での他の作業を改善するため、いくつかの重要なプロキシを同時に6時間前まで予測する。 我々は,現在最もよく知られている地磁気嵐の予測器に対する改善と,数時間前の持続性基準に対する改善を実証する。

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