論文の概要: A Deep Learning Approach to Dst Index Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02447v1
• Date: Thu, 5 May 2022 05:37:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-06 15:21:13.002221
• Title: A Deep Learning Approach to Dst Index Prediction
• Title（参考訳）: Dstインデックス予測のためのディープラーニングアプローチ
• Authors: Yasser Abduallah, Jason T. L. Wang, Prianka Bose, Genwei Zhang, Firas Gerges, Haimin Wang
• Abstract要約: 乱れ嵐時(Dst)指数は、宇宙気象研究において重要かつ有用な測定である。 本稿では,Dst Transformerと呼ばれる新しい深層学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3212032015497979
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The disturbance storm time (Dst) index is an important and useful measurement in space weather research. It has been used to characterize the size and intensity of a geomagnetic storm. A negative Dst value means that the Earth's magnetic field is weakened, which happens during storms. In this paper, we present a novel deep learning method, called the Dst Transformer, to perform short-term, 1-6 hour ahead, forecasting of the Dst index based on the solar wind parameters provided by the NASA Space Science Data Coordinated Archive. The Dst Transformer combines a multi-head attention layer with Bayesian inference, which is capable of quantifying both aleatoric uncertainty and epistemic uncertainty when making Dst predictions. Experimental results show that the proposed Dst Transformer outperforms related machine learning methods in terms of the root mean square error and R-squared. Furthermore, the Dst Transformer can produce both data and model uncertainty quantification results, which can not be done by the existing methods. To our knowledge, this is the first time that Bayesian deep learning has been used for Dst index forecasting.
• Abstract（参考訳）: 外乱嵐時間(dst)指数は宇宙気象研究において重要かつ有用な測定指標である。 磁気嵐の大きさと強度を特徴付けるために使用されている。 負のdst値は、地球の磁場が弱められ、嵐の時に起こることを意味する。 本稿では,nasa宇宙科学データコーディネートアーカイブが提供する太陽風パラメータに基づくdst指数の予測を行うために,dstトランスフォーマと呼ばれる新しい深層学習手法を提案する。 dstトランスフォーマはマルチヘッドアテンション層とベイズ推論を組み合わせることで、dst予測を行う際のアレエータ的不確かさと認識的不確実性の両方を定量化することができる。 実験結果から,提案したDst変換器は根平均二乗誤差とR-二乗誤差で,関連する機械学習手法よりも優れていた。 さらに、dstトランスフォーマは、データとモデルの不確かさの定量化結果の両方を生成でき、既存の方法では不可能である。 我々の知る限り、ベイジアンディープラーニングがDstインデックス予測に使用されたのはこれが初めてである。

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