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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09821v3
• Date: Thu, 25 Apr 2024 17:22:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-27 00:37:16.476143
• Title: Exceedance Probability Forecasting via Regression for Significant Wave Height Prediction
• Title（参考訳）: 波高予測のための回帰による出力確率予測
• Authors: Vitor Cerqueira, Luis Torgo,
• Abstract要約: 沿岸災害の原因となる大きな波高の極端な値の予測に着目する。 予測モデルに基づく新しい手法を提案する。 カナダ・ハリファックス沿岸のブイから得られたデータを用いて実験を行った。
• 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. This problem is relevant in several maritime operations, such as managing the passage of vessels or estimating the energy production from waves. In this work, we focus on the prediction of extreme values of significant wave height that can cause coastal disasters. This task is framed as an exceedance probability forecasting problem. Accordingly, we aim to estimate the probability that the significant wave height will exceed a predefined critical threshold. This problem is usually solved using a probabilistic binary classification model. Instead, we propose a novel approach based on a forecasting model. A probabilistic binary forecast streamlines information for decision-making, and point forecasts can provide additional insights into the data dynamics. The proposed method works by converting point forecasts into exceedance probability estimates using the cumulative distribution function. We carried out experiments using data from a buoy placed on 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。 この問題は、船舶の航路を管理したり、波からのエネルギー生産を見積もるなど、いくつかの海上作戦に関係している。 本研究は,沿岸災害の原因となる大きな波高の極端な値の予測に焦点をあてる。 このタスクは、超越確率予測問題としてフレーム化される。 そこで本研究では,有意波高が予め定義された臨界しきい値を超える確率を推定することを目的とする。 この問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。 確率的バイナリ予測は意思決定に関する情報を合理化し、ポイント予測はデータダイナミクスに関するさらなる洞察を与えることができる。 提案手法は, 累積分布関数を用いて, 点予測を超越確率推定に変換する。 カナダ・ハリファックス沿岸のブイから得られたデータを用いて実験を行った。 その結果,提案手法は,超越確率予測のため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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