論文の概要: Hurricane Forecasting: A Novel Multimodal Machine Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06125v3
• Date: Thu, 17 Feb 2022 02:32:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 23:40:59.002667
• Title: Hurricane Forecasting: A Novel Multimodal Machine Learning Framework
• Title（参考訳）: ハリケーン予報:新しいマルチモーダル機械学習フレームワーク
• Authors: L\'eonard Boussioux, Cynthia Zeng, Th\'eo Gu\'enais, Dimitris Bertsimas
• Abstract要約: 我々のフレームワークはHurricastと呼ばれ、時空間データと統計データを効率的に組み合わせている。 Hurricastの運用予測コンセンサスモデルへの導入は、National Hurricane Centerの公式予測よりも改善される可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.829284162137884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper describes a novel machine learning (ML) framework for tropical cyclone intensity and track forecasting, combining multiple ML techniques and utilizing diverse data sources. Our multimodal framework, called Hurricast, efficiently combines spatial-temporal data with statistical data by extracting features with deep-learning encoder-decoder architectures and predicting with gradient-boosted trees. We evaluate our models in the North Atlantic and Eastern Pacific basins on 2016-2019 for 24-hour lead time track and intensity forecasts and show they achieve comparable mean average error and skill to current operational forecast models while computing in seconds. Furthermore, the inclusion of Hurricast into an operational forecast consensus model could improve over the National Hurricane Center's official forecast, thus highlighting the complementary properties with existing approaches. In summary, our work demonstrates that utilizing machine learning techniques to combine different data sources can lead to new opportunities in tropical cyclone forecasting.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,熱帯性サイクロン強度とトラック予測のための機械学習(ML)フレームワークについて述べる。 我々のマルチモーダルフレームワークであるHurricastは、深層学習エンコーダデコーダアーキテクチャで特徴を抽出し、勾配木で予測することで、時空間データと統計データを効率的に組み合わせている。 我々は2016-2019年、北大西洋と東太平洋の流域で24時間リードタイムトラックと強度予測を行い、計算中に現在の運用予測モデルに匹敵する平均誤差とスキルを達成できたことを示す。 さらに、Hurricastを運用予測コンセンサスモデルに組み込むことは、National Hurricane Centerの公式予測よりも改善され、既存のアプローチと相補的な特性が強調される。 まとめると、我々の研究は、異なるデータソースを組み合わせるために機械学習技術を利用することで、熱帯サイクロン予測の新しい機会がもたらされることを示した。

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