Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving Solar Flare Prediction by Time Series Outlier Detection

論文の概要: Improving Solar Flare Prediction by Time Series Outlier Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07197v1
Date: Tue, 14 Jun 2022 22:54:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-17 11:19:06.750299
Title: Improving Solar Flare Prediction by Time Series Outlier Detection
Title（参考訳）: 時系列異常検出による太陽フレア予測の改善
Authors: Junzhi Wen, Md Reazul Islam, Azim Ahmadzadeh, Rafal A. Angryk
Abstract要約: 信頼性とモデルの性能の異常値です我々は、より弱いフレアの事例のうちの外れ値を検出するために、孤立林を用いている。我々は,真のスキル統計の279%,ハイドケスキルスコアの68%を達成している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0131895986034316
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Solar flares not only pose risks to outer space technologies and astronauts' well being, but also cause disruptions on earth to our hight-tech, interconnected infrastructure our lives highly depend on. While a number of machine-learning methods have been proposed to improve flare prediction, none of them, to the best of our knowledge, have investigated the impact of outliers on the reliability and those models' performance. In this study, we investigate the impact of outliers in a multivariate time series benchmark dataset, namely SWAN-SF, on flare prediction models, and test our hypothesis. That is, there exist outliers in SWAN-SF, removal of which enhances the performance of the prediction models on unseen datasets. We employ Isolation Forest to detect the outliers among the weaker flare instances. Several experiments are carried out using a large range of contamination rates which determine the percentage of present outliers. We asses the quality of each dataset in terms of its actual contamination using TimeSeriesSVC. In our best finding, we achieve a 279% increase in True Skill Statistic and 68% increase in Heidke Skill Score. The results show that overall a significant improvement can be achieved to flare prediction if outliers are detected and removed properly.
Abstract（参考訳）: 太陽フレアは宇宙技術や宇宙飛行士の健康にリスクをもたらすだけでなく、我々の生活に大きく依存するハイテクで相互接続されたインフラに地球を混乱させます。フレア予測を改善するために多くの機械学習手法が提案されているが、我々の知る限りでは、外れ値が信頼性とそれらのモデルの性能に与える影響は調査されていない。本研究では,多変量時系列ベンチマークデータセット,すなわちSWAN-SFがフレア予測モデルに与える影響を調査し,我々の仮説を検証した。すなわち、SWAN-SFには外れ値が存在するため、不要なデータセットの予測モデルの性能が向上する。我々は、弱いフレアインスタンスの外れ値を検出するために分離フォレストを用いる。多数の汚染率を用いて、現在ある異常値の比率を決定する実験がいくつか行われている。 TimeSeriesSVCを使った実際の汚染の観点から、各データセットの品質を評価します。最も良い発見は、True Skill Statisticの279%、Heidke Skill Scoreの68%の増加です。その結果,アウトレーヤの検出と除去を適切に行うと,フラア予測に大幅な改善が得られた。

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