論文の概要: Mixed moving average field guided learning for spatio-temporal data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00736v3
• Date: Wed, 13 Dec 2023 16:33:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 21:13:55.056983
• Title: Mixed moving average field guided learning for spatio-temporal data
• Title（参考訳）: 時空間データに対する混合移動平均場誘導学習
• Authors: Imma Valentina Curato, Orkun Furat, Lorenzo Proietti and Bennet Stroeh
• Abstract要約: 我々は、理論誘導型機械学習アプローチを用いて、アンサンブル予測を行う。 空間的時間的・時間的短距離・長距離データセットを用いたデータへの適用の可能性を強調した。 次に、線形予測器とOrnstein-Uhlenbeckプロセスからシミュレーションしたデータセットを用いて学習手法の性能を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Influenced mixed moving average fields are a versatile modeling class for spatio-temporal data. However, their predictive distribution is not generally known. Under this modeling assumption, we define a novel spatio-temporal embedding and a theory-guided machine learning approach that employs a generalized Bayesian algorithm to make ensemble forecasts. We employ Lipschitz predictors and determine fixed-time and any-time PAC Bayesian bounds in the batch learning setting. Performing causal forecast is a highlight of our methodology as its potential application to data with spatial and temporal short and long-range dependence. We then test the performance of our learning methodology by using linear predictors and data sets simulated from a spatio-temporal Ornstein-Uhlenbeck process.
• Abstract（参考訳）: 混合移動平均場は時空間データのための汎用モデリングクラスである。 しかし、その予測分布は一般には知られていない。 このモデリング仮定の下で、新しい時空間埋め込みと、一般化ベイズアルゴリズムを用いてアンサンブル予測を行う理論誘導機械学習アプローチを定義する。 バッチ学習では,リプシッツ予測器を用いて一定時間および任意の時間pacベイズ境界を決定する。 因果予測を行うことは,空間的・時間的短期的・長期的依存のあるデータに適用する可能性として,我々の方法論のハイライトである。 次に,線形予測器と,時空間Ornstein-Uhlenbeckプロセスからシミュレーションしたデータセットを用いて,学習手法の性能を検証した。

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