論文の概要: An Evaluation of Machine Learning and Deep Learning Models for Drought Prediction using Weather Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02517v1
• Date: Tue, 6 Jul 2021 10:19:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-07-07 14:00:09.737939
• Title: An Evaluation of Machine Learning and Deep Learning Models for Drought Prediction using Weather Data
• Title（参考訳）: 気象データを用いた干ばつ予測のための機械学習とディープラーニングモデルの評価
• Authors: Weiwei Jiang, Jiayun Luo
• Abstract要約: 干ばつは深刻な自然災害であり、長い期間と幅広い影響がある。 干ばつによる損失を減らすため、干ばつ予測は、対応する干ばつ防止と防災対策の基盤となる。 気象データを用いて機械学習モデルで干ばつを正確に予測できるかどうかは不明だ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1977931648859175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Drought is a serious natural disaster that has a long duration and a wide range of influence. To decrease the drought-caused losses, drought prediction is the basis of making the corresponding drought prevention and disaster reduction measures. While this problem has been studied in the literature, it remains unknown whether drought can be precisely predicted or not with machine learning models using weather data. To answer this question, a real-world public dataset is leveraged in this study and different drought levels are predicted using the last 90 days of 18 meteorological indicators as the predictors. In a comprehensive approach, 16 machine learning models and 16 deep learning models are evaluated and compared. The results show no single model can achieve the best performance for all evaluation metrics simultaneously, which indicates the drought prediction problem is still challenging. As benchmarks for further studies, the code and results are publicly available in a Github repository.
• Abstract（参考訳）: 干ばつは深刻な自然災害であり、長い期間と幅広い影響がある。 干ばつによる損失を減らすため、干ばつ予測は、対応する干ばつ防止と防災対策の基盤となる。 この問題は文献で研究されているが、気象データを用いた機械学習モデルで干ばつを正確に予測できるかどうかは不明である。 この疑問に答えるために、実際の公共データセットをこの研究で活用し、過去90日間の18の気象指標を予測指標として、干ばつレベルを予測した。 包括的なアプローチでは、16の機械学習モデルと16のディープラーニングモデルを評価し比較する。 以上の結果から, 干ばつ予測問題はまだ困難な問題であり, 全ての評価指標に対して, 同時に最高の性能を達成できるモデルが存在しないことが示唆された。 さらなる研究のベンチマークとして、コードと結果はGithubリポジトリで公開されている。

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