論文の概要: A LightGBM based Forecasting of Dominant Wave Periods in Oceanic Waters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08721v1
- Date: Tue, 18 May 2021 16:58:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-21 01:34:55.026798
- Title: A LightGBM based Forecasting of Dominant Wave Periods in Oceanic Waters
- Title（参考訳）: 光gbmに基づく海洋水中の支配波周期の予測
- Authors: Pujan Pokhrel, Elias Ioup, Md Tamjidul Hoque, Mahdi Abdelguerfi and
Julian Simeonov
- Abstract要約: 我々は、LightGBMとExtra Treesを使用して、30日間の波浪期間を予測するアルゴリズムを訓練する。
トレーニングとテストデータセットの両方に類似したR2スコアは、本論文で開発された機械学習モデルが堅牢であることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose a Light Gradient Boosting (LightGBM) to forecast
dominant wave periods in oceanic waters. First, we use the data collected from
CDIP buoys and apply various data filtering methods. The data filtering methods
allow us to obtain a high-quality dataset for training and validation purposes.
We then extract various wave-based features like wave heights, periods,
skewness, kurtosis, etc., and atmospheric features like humidity, pressure, and
air temperature for the buoys. Afterward, we train algorithms that use LightGBM
and Extra Trees through a hv-block cross-validation scheme to forecast dominant
wave periods for up to 30 days ahead. LightGBM has the R2 score of 0.94, 0.94,
and 0.94 for 1-day ahead, 15-day ahead, and 30-day ahead prediction. Similarly,
Extra Trees (ET) has an R2 score of 0.88, 0.86, and 0.85 for 1-day ahead,
15-day ahead, and 30 day ahead prediction. In case of the test dataset,
LightGBM has R2 score of 0.94, 0.94, and 0.94 for 1-day ahead, 15-day ahead and
30-day ahead prediction. ET has R2 score of 0.88, 0.86, and 0.85 for 1-day
ahead, 15-day ahead, and 30-day ahead prediction. A similar R2 score for both
training and the test dataset suggests that the machine learning models
developed in this paper are robust. Since the LightGBM algorithm outperforms ET
for all the windows tested, it is taken as the final algorithm. Note that the
performance of both methods does not decrease significantly as the forecast
horizon increases. Likewise, the proposed method outperforms the numerical
approaches included in this paper in the test dataset. For 1 day ahead
prediction, the proposed algorithm has SI, Bias, CC, and RMSE of 0.09, 0.00,
0.97, and 1.78 compared to 0.268, 0.40, 0.63, and 2.18 for the European Centre
for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF) model, which outperforms all the
other methods in the test dataset.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,海洋水中の優占波周期を予測するための光勾配ブースティング(lightgbm)を提案する。
まず,CDIPブイから収集したデータを用いて,様々なデータフィルタリング手法を適用する。
データフィルタリングにより、トレーニングと検証のために高品質なデータセットを得ることができる。
次に, 波高, 周期, 歪, 曲率などの波面特性と, ブイの湿度, 圧力, 気温などの大気特性を抽出する。
その後、hvブロッククロスバリデーション方式を用いてLightGBMとExtra Treesを使用するアルゴリズムを訓練し、最大30日間の波浪期間を予測する。
lightgbm の r2 スコアは 0.94, 0.94, 0.94 で、1 日先、15 日先、15 日先、予測 30 日先である。
同様に、エクストラツリー(ET)は1日先、15日前、30日前、R2スコアが0.88、0.86、0.85である。
テストデータセットの場合、lightgbmのr2スコアは 0.94, 0.94, 0.94で、1日前、15日前、30日前である。
ET の R2 スコアは 0.88, 0.86, 0.85 であり、1 日先、15 日前、30 日先、予測されている。
同様のR2スコアとテストデータセットは、本論文で開発された機械学習モデルが堅牢であることを示している。
LightGBM アルゴリズムはテスト対象のウィンドウに対して ET よりも優れており、最終アルゴリズムとして扱われる。
予測地平線が大きくなるにつれて,両手法の性能は著しく低下しない。
同様に,提案手法は,本論文に含まれる数値的アプローチよりも優れている。
1日間の予測のために、提案アルゴリズムはsi, bias, cc, rmseを0.09, 0.00, 0.97, 1.78とし、欧州中距離気象予報センター(ecmwf)モデルの0.268, 0.40, 0.63, 2.18と比較した。
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