論文の概要: Towards Synthetic Multivariate Time Series Generation for Flare
Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07532v1
- Date: Sun, 16 May 2021 22:23:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-18 14:39:15.548773
- Title: Towards Synthetic Multivariate Time Series Generation for Flare
Forecasting
- Title（参考訳）: フレア予測のための合成多変量時系列生成に向けて
- Authors: Yang Chen, Dustin J. Kempton, Azim Ahmadzadeh and Rafal A. Angryk
- Abstract要約: データ駆動・レアイベント予測アルゴリズムのトレーニングにおける制限要因の1つは、関心のあるイベントの不足である。
本研究では,データインフォームド・オーバーサンプリングを行う手段として,条件付き生成逆数ネットワーク(CGAN)の有用性を検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.098461305284216
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One of the limiting factors in training data-driven, rare-event prediction
algorithms is the scarcity of the events of interest resulting in an extreme
imbalance in the data. There have been many methods introduced in the
literature for overcoming this issue; simple data manipulation through
undersampling and oversampling, utilizing cost-sensitive learning algorithms,
or by generating synthetic data points following the distribution of the
existing data. While synthetic data generation has recently received a great
deal of attention, there are real challenges involved in doing so for
high-dimensional data such as multivariate time series. In this study, we
explore the usefulness of the conditional generative adversarial network (CGAN)
as a means to perform data-informed oversampling in order to balance a large
dataset of multivariate time series. We utilize a flare forecasting benchmark
dataset, named SWAN-SF, and design two verification methods to both
quantitatively and qualitatively evaluate the similarity between the generated
minority and the ground-truth samples. We further assess the quality of the
generated samples by training a classical, supervised machine learning
algorithm on synthetic data, and testing the trained model on the unseen, real
data. The results show that the classifier trained on the data augmented with
the synthetic multivariate time series achieves a significant improvement
compared with the case where no augmentation is used. The popular flare
forecasting evaluation metrics, TSS and HSS, report 20-fold and 5-fold
improvements, respectively, indicating the remarkable statistical similarities,
and the usefulness of CGAN-based data generation for complicated tasks such as
flare forecasting.
- Abstract（参考訳）: データ駆動・レアイベント予測アルゴリズムのトレーニングにおける制限要因の1つは、興味のあるイベントの不足がデータの極端な不均衡をもたらすことである。
アンダーサンプリングとオーバーサンプリングによる単純なデータ操作、コスト感受性学習アルゴリズムの利用、あるいは既存のデータの配布に続く合成データポイントの生成など、この問題を克服するための多くの方法が文献で紹介されている。
近年, 合成データ生成は注目されているが, 多変量時系列などの高次元データに対しては, 真の課題がある。
本研究では,多変量時系列の大規模データセットのバランスをとるために,データインフォームオーバーサンプリングを行う手段として条件付き生成逆ネットワーク(cgan)の有用性を検討する。
SWAN-SFと呼ばれるフレア予測ベンチマークデータセットを用いて,生成したマイノリティと接地トラストの類似性を定量的かつ質的に評価する2つの検証手法を設計する。
さらに, 古典的教師付き機械学習アルゴリズムを合成データに訓練し, 実データを用いた学習モデルをテストすることにより, 生成したサンプルの品質を評価する。
その結果, 合成多変量時系列で強化したデータに基づいて訓練した分類器は, 増大しない場合に比べ, 大幅な改善が得られた。
一般的なフレア予測評価指標であるTSSとSSは,それぞれ20倍と5倍の改善を報告し,その顕著な統計的類似点と,フレア予測などの複雑なタスクに対するCGANベースのデータ生成の有用性を示した。
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