論文の概要: Exceedance Probability Forecasting via Regression for Significant Wave Height Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09821v1
• Date: Mon, 20 Jun 2022 14:55:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-25 09:13:57.035318
• Title: Exceedance Probability Forecasting via Regression for Significant Wave Height Forecasting
• Title（参考訳）: 重み付き波高予測のための回帰による超越確率予測
• Authors: Vitor Cerqueira, Luis Torgo
• Abstract要約: 本研究では,波高の極端値を予測するタスクを,超越確率予測問題として検討する。 予測モデルに基づく新しい手法を提案する。 その結果,提案手法は,超越確率予測のための最先端手法よりも優れていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Significant wave height forecasting is a key problem in ocean data analytics. Predicting the significant wave height is crucial for estimating the energy production from waves. Moreover, the timely prediction of large waves is important to ensure the safety of maritime operations, e.g. passage of vessels. We frame the task of predicting extreme values of significant wave height as an exceedance probability forecasting problem. Accordingly, we aim at estimating the probability that the significant wave height will exceed a predefined threshold. This task is usually solved using a probabilistic binary classification model. Instead, we propose a novel approach based on a forecasting model. The method leverages the forecasts for the upcoming observations to estimate the exceedance probability according to the cumulative distribution function. We carried out experiments using data from a buoy placed in the coast of Halifax, Canada. The results suggest that the proposed methodology is better than state-of-the-art approaches for exceedance probability forecasting.
• Abstract（参考訳）: 波高予測は、海洋データ分析において重要な問題である。 有意な波高の予測は、波からのエネルギー生産を推定するために不可欠である。 さらに,大波のタイムリーな予測は,船舶の通過などの海洋活動の安全を確保するために重要である。 本研究では,波高の極端値を予測するタスクを,超越確率予測問題として検討する。 そこで,本研究では,有意な波高が予め定義されたしきい値を超える確率を推定する。 この課題は通常確率的二項分類モデルを用いて解決される。 そこで本研究では,予測モデルに基づく新しい手法を提案する。 本手法は,今後の観測結果の予測を利用して,累積分布関数に従って超過確率を推定する。 カナダハリファックスの海岸に設置したブイからのデータを用いて実験を行った。 その結果,提案手法は超越確率予測の最先端手法よりも優れていることが示唆された。

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