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。
関連論文リスト
- Early Prediction of Geomagnetic Storms by Machine Learning Algorithms [0.0]
地磁気嵐 (GS) は、太陽風が地球の磁気圏を乱すときに起こる。
大規模GSによる直接的な経済影響の推定は、米国で1日当たり400億ドルを突破している。
この研究は、ビッグデータと機械学習アルゴリズムを使用して、あらゆるタイプのGSを可能な限り確実に予測することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-17T05:17:40Z) - Towards an end-to-end artificial intelligence driven global weather
forecasting system [56.58654971803005]
我々は,地球規模の気象変動に対するAIに基づくデータ同化モデル,すなわちAdasを提案する。
我々は,アダスが希少な地球観測を同化して高品質な分析を行うことを示す。
我々は,提案手法を実世界のシナリオに適用した最初の人物である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T09:05:28Z) - Learning Robust Precipitation Forecaster by Temporal Frame Interpolation [65.5045412005064]
本研究では,空間的不一致に対するレジリエンスを示す頑健な降水予測モデルを構築した。
提案手法は,textit4cast'23コンペティションの移行学習リーダーボードにおいて,textit1位を確保したモデルにおいて,予測精度が大幅に向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T08:22:08Z) - Skilful Precipitation Nowcasting Using NowcastNet [0.0]
降水今流しは、農業、輸送、公衆衛生、安全等に影響を及ぼすような事態に備えるのに役立ちます。
我々は最近提案した,物理条件の深い生成ネットワークである NowcastNet を用いて,衛星画像を用いたヨーロッパ各地の降水量の予測を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-29T11:24:52Z) - Residual Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [51.061954281398116]
台湾上空2kmの高解像度気象モデルを用いて,コスト効率の低いダウンスケーリングモデルを訓練した。
textitCorrDiffは、RMSEとCRPSを巧みに表現し、極端な場合でもスペクトルと分布を忠実に回復する。
グローバルな予測のスケールダウンは、これらのメリットの多くを成功裏に維持し、マシンラーニングの天気予報のエンドツーエンドなグローバルなスケールの可能性を先導する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-24T19:57:22Z) - Long-term drought prediction using deep neural networks based on
geospatial weather data [78.63225885697149]
農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。
多様な時間的ニューラルネットワークモデルを用いたエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに対処する。
主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-12T13:28:06Z) - Predicting the Geoeffectiveness of CMEs Using Machine Learning [0.0]
この研究は、ホワイトライトコロナグラフデータセットに基づいてトレーニングされたさまざまな機械学習手法の実験に焦点を当てている。
我々は、ロジスティック回帰、K-Nearest Neighbors、Support Vector Machines、フォワード人工ニューラルネットワーク、およびアンサンブルモデルを用いたバイナリ分類モデルを開発する。
このタスクの主な課題、すなわち、我々のデータセットにおけるジオエフェクトイベントの数と非エフェクトイベントの数の間の極端な不均衡について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-23T03:56:22Z) - Forecasting large-scale circulation regimes using deformable
convolutional neural networks and global spatiotemporal climate data [86.1450118623908]
変形可能な畳み込みニューラルネットワーク(deCNN)に基づく教師あり機械学習手法の検討
今後1~15日にわたって北大西洋-欧州の気象条件を予測した。
より広い視野で見れば、通常の畳み込みニューラルネットワークよりも5~6日を超えるリードタイムでかなり優れた性能を発揮することが分かる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T11:37:00Z) - Multi-head Temporal Attention-Augmented Bilinear Network for Financial
time series prediction [77.57991021445959]
本稿では,時間的注意と多面的注意の考え方に基づいて,ニューラルネットワークの能力を拡張するニューラルネットワーク層を提案する。
本手法の有効性を,大規模書籍市場データを用いて検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-14T14:02:19Z) - Short-term precipitation prediction using deep learning [5.1589108738893215]
気象フィールドの1つのフレームを用いた3次元畳み込みニューラルネットワークは降水空間分布を予測することができることを示す。
このネットワークは、気象学の39年 (1980-2018) のデータと、連続した米国上空の毎日の降水に基づいて開発されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-05T06:37:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。