論文の概要: Neural Networks for Extreme Quantile Regression with an Application to
Forecasting of Flood Risk
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07590v1
- Date: Tue, 16 Aug 2022 08:02:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-17 12:53:19.698548
- Title: Neural Networks for Extreme Quantile Regression with an Application to
Forecasting of Flood Risk
- Title(参考訳): 極端な質的回帰のためのニューラルネットワークと洪水リスク予測への応用
- Authors: Olivier C. Pasche and Sebastian Engelke
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークと極値理論を組み合わせたEQRNモデルを提案する。
本研究では,スイス・アーレ流域における洪水リスクの予測に本手法を適用した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Risk assessment for extreme events requires accurate estimation of high
quantiles that go beyond the range of historical observations. When the risk
depends on the values of observed predictors, regression techniques are used to
interpolate in the predictor space. We propose the EQRN model that combines
tools from neural networks and extreme value theory into a method capable of
extrapolation in the presence of complex predictor dependence. Neural networks
can naturally incorporate additional structure in the data. We develop a
recurrent version of EQRN that is able to capture complex sequential dependence
in time series. We apply this method to forecasting of flood risk in the Swiss
Aare catchment. It exploits information from multiple covariates in space and
time to provide one-day-ahead predictions of return levels and exceedances
probabilities. This output complements the static return level from a
traditional extreme value analysis and the predictions are able to adapt to
distributional shifts as experienced in a changing climate. Our model can help
authorities to manage flooding more effectively and to minimize their
disastrous impacts through early warning systems.
- Abstract(参考訳): 極端な事象に対するリスクアセスメントは、歴史的観測の範囲を超えて高い質の正確な推定を必要とする。
リスクが観測された予測器の値に依存する場合、回帰手法が予測器空間の補間に使用される。
本稿では,ニューラルネットワークと極値理論のツールを複合したEQRNモデルを提案する。
ニューラルネットワークは自然にデータに付加的な構造を組み込むことができる。
時系列における複雑な逐次依存を捉えることができるEQRNの繰り返しバージョンを開発する。
スイス・アーレ流域における洪水リスク予測に本手法を適用した。
空間と時間の複数の共変量からの情報を利用して、1日前のリターンレベルと超越確率を予測する。
この出力は、従来の極端値解析から得られる静的リターンレベルを補完し、予測は変化する気候で経験した分布シフトに適応することができる。
我々のモデルは、当局が洪水をより効果的に管理し、早期警戒システムによる破壊的な影響を最小限に抑えるのに役立つ。
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