論文の概要: A deep mixture density network for outlier-corrected interpolation of
crowd-sourced weather data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10544v1
- Date: Tue, 25 Jan 2022 18:54:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-26 14:07:40.470196
- Title: A deep mixture density network for outlier-corrected interpolation of
crowd-sourced weather data
- Title（参考訳）: クラウドソース気象データの外乱補正補間のための深層混合密度ネットワーク
- Authors: Charlie Kirkwood, Theo Economou, Henry Odbert and Nicolas Pugeault
- Abstract要約: 本稿では,自動検出による環境変数のベイズ時間モデリングのための深層学習手法を提案する。
例を挙げると、1900年頃のイギリス諸島の民間の気象観測所と非公式の気象観測所のアーカイブである気象観測サイト(Met Office's Weather Observation Website)のデータを用いています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1542695050861544
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the costs of sensors and associated IT infrastructure decreases - as
exemplified by the Internet of Things - increasing volumes of observational
data are becoming available for use by environmental scientists. However, as
the number of available observation sites increases, so too does the
opportunity for data quality issues to emerge, particularly given that many of
these sensors do not have the benefit of official maintenance teams. To realise
the value of crowd sourced 'Internet of Things' type observations for
environmental modelling, we require approaches that can automate the detection
of outliers during the data modelling process so that they do not contaminate
the true distribution of the phenomena of interest. To this end, here we
present a Bayesian deep learning approach for spatio-temporal modelling of
environmental variables with automatic outlier detection. Our approach
implements a Gaussian-uniform mixture density network whose dual purposes -
modelling the phenomenon of interest, and learning to classify and ignore
outliers - are achieved simultaneously, each by specifically designed branches
of our neural network. For our example application, we use the Met Office's
Weather Observation Website data, an archive of observations from around 1900
privately run and unofficial weather stations across the British Isles. Using
data on surface air temperature, we demonstrate how our deep mixture model
approach enables the modelling of a highly skilled spatio-temporal temperature
distribution without contamination from spurious observations. We hope that
adoption of our approach will help unlock the potential of incorporating a
wider range of observation sources, including from crowd sourcing, into future
environmental models.
- Abstract（参考訳）: センサーと関連するITインフラのコストが減少するにつれて、モノのインターネット(Internet of Things)が示すように、環境科学者が利用できる観測データの量が増えつつある。
しかし、利用可能な観測サイト数が増加するにつれて、特にこれらのセンサーの多くは公式のメンテナンスチームの利益を得られていないため、データ品質の問題が発生する機会もある。
環境モデリングにおけるクラウドソース型「モノのインターネット」型観測の価値を実現するためには,データモデリングプロセスにおいて,関心の現象の真の分布を汚染しないように,アウトレーヤの検出を自動化できるアプローチが必要である。
本稿では,自動外乱検出による環境変数の時空間モデリングのためのベイズ深層学習手法を提案する。
このアプローチでは,関心現象をモデル化する2つの目的を持つガウス-一様混合密度ネットワークを実装し,異常値の分類と無視の学習を同時に行う。
例を挙げると、1900年頃のイギリス諸島の民間の気象観測所と非公式の気象観測所のアーカイブである気象観測サイト(Met Office's Weather Observation Website)のデータを用いています。
地表面温度データを用いて, 深層混合モデルを用いて, 急激な観測から汚染されることなく, 高度に熟練した時空間温度分布をモデル化できることを実証した。
当社のアプローチの採用が,クラウドソーシングを含む幅広い観測源を将来の環境モデルに組み込む可能性の解放に寄与することを期待している。
関連論文リスト
- PeFAD: A Parameter-Efficient Federated Framework for Time Series Anomaly Detection [51.20479454379662]
私たちはaを提案します。
フェデレートされた異常検出フレームワークであるPeFADは、プライバシーの懸念が高まっている。
我々は、4つの実際のデータセットに対して広範な評価を行い、PeFADは既存の最先端ベースラインを最大28.74%上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-04T13:51:08Z) - A Data-Driven Supervised Machine Learning Approach to Estimating Global
Ambient Air Pollution Concentrations With Associated Prediction Intervals [0.0]
我々は、時間的および空間的計測の欠如を示唆するスケーラブルでデータ駆動型の教師あり機械学習フレームワークを開発した。
このモデルは, 時間的および空間的計測の欠如を示唆し, NO$, O$_3$, PM$_10$, PM$_2.5$, SO$などの汚染物質の包括的データセットを生成するように設計されている。
モデルの性能について検討し,今後のモニタリングステーションの戦略的配置に関する洞察と勧告を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-15T11:09:22Z) - Observation-Guided Meteorological Field Downscaling at Station Scale: A
Benchmark and a New Method [66.80344502790231]
気象学的ダウンスケーリングを任意の散乱ステーションスケールに拡張し、新しいベンチマークとデータセットを確立する。
データ同化技術にインスパイアされた我々は、観測データをダウンスケーリングプロセスに統合し、マルチスケールの観測先行情報を提供する。
提案手法は、複数の曲面変数上で、他の特別に設計されたベースラインモデルよりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:02:56Z) - Mobile Internet Quality Estimation using Self-Tuning Kernel Regression [7.6449549886709764]
合衆国の州の規模でモバイル(携帯電話)のインターネット品質を推定することを検討する。
ほとんどのサンプルは限られた領域に集中しているが、残りはごくわずかである。
本稿では,データ不均衡の悪影響を軽減するために自己調整型カーネルを用いた適応型カーネル回帰手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-04T21:09:46Z) - SERT: A Transfomer Based Model for Spatio-Temporal Sensor Data with
Missing Values for Environmental Monitoring [0.0]
センサーから収集されたデータは、故障した機器やメンテナンス上の問題によって、しばしば値が失われる。
計算を必要とせず、欠落したデータを処理しながら、多変量時間予測を行うことのできる2つのモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-05T17:06:23Z) - Koopman-theoretic Approach for Identification of Exogenous Anomalies in
Nonstationary Time-series Data [3.050919759387984]
多次元時系列データ中の異常を分類する一般的な方法を構築する。
本研究では,地球大気汚染モニタリングの重要な課題について,提案手法を実証する。
このシステムは、新型コロナウイルス(COVID-19)のロックダウンや山火事などにより、空気質の局所的な異常を検出することに成功した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-18T17:59:04Z) - DAE : Discriminatory Auto-Encoder for multivariate time-series anomaly
detection in air transportation [68.8204255655161]
識別オートエンコーダ(DAE)と呼ばれる新しい異常検出モデルを提案する。
通常のLSTMベースのオートエンコーダのベースラインを使用するが、いくつかのデコーダがあり、それぞれ特定の飛行フェーズのデータを取得する。
その結果,DAEは精度と検出速度の両方で良好な結果が得られることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-08T14:07:55Z) - Lidar Light Scattering Augmentation (LISA): Physics-based Simulation of
Adverse Weather Conditions for 3D Object Detection [60.89616629421904]
ライダーベースの物体検出器は、自動運転車のような自律ナビゲーションシステムにおいて、3D知覚パイプラインの重要な部分である。
降雨、雪、霧などの悪天候に敏感で、信号-雑音比(SNR)と信号-背景比(SBR)が低下している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-14T21:10:47Z) - Deep Autoregressive Models with Spectral Attention [74.08846528440024]
本稿では,深部自己回帰モデルとスペクトル注意(SA)モジュールを組み合わせた予測アーキテクチャを提案する。
時系列の埋め込みをランダムなプロセスの発生としてスペクトル領域に特徴付けることにより,グローバルな傾向と季節パターンを同定することができる。
時系列に対するグローバルとローカルの2つのスペクトルアテンションモデルは、この情報を予測の中に統合し、スペクトルフィルタリングを行い、時系列のノイズを除去する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-13T11:08:47Z) - Ill-posed Surface Emissivity Retrieval from Multi-Geometry
HyperspectralImages using a Hybrid Deep Neural Network [0.0]
大気補正はリモートセンシングの基本的な課題である。
マルチスキャンハイパースペクトルデータを用いた自動大気補正のために,幾何依存型ハイブリッドニューラルネットワークを提案する。
その結果,提案ネットワークは,29の異なる物質に対して0.02以下の平均絶対誤差 (MAE) で大気特性を正確に評価し,目標放射率スペクトルを推定する能力を有することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-09T18:59:58Z) - Energy Aware Deep Reinforcement Learning Scheduling for Sensors
Correlated in Time and Space [62.39318039798564]
相関情報を利用するスケジューリング機構を提案する。
提案したメカニズムは、センサが更新を送信する頻度を決定することができる。
我々は,センサの寿命を大幅に延長できることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-19T09:53:27Z)
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。