論文の概要: Interpretable Water Level Forecaster with Spatiotemporal Causal Attention Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00515v7
• Date: Fri, 22 Nov 2024 10:28:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 18:35:59.429430
• Title: Interpretable Water Level Forecaster with Spatiotemporal Causal Attention Mechanisms
• Title（参考訳）: 時空間的因果注意機構を有する解釈可能な水位予測器
• Authors: Sunghcul Hong, Yunjin Choi, Jong-June Jeon,
• Abstract要約: 本研究では,水位予測に着目し,解釈可能性の定量化を目的とした深層学習モデルを提案する。 我々は,2016年から2021年にかけて,韓国ソウルから得られた漢川データセットの比較分析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793009
• License:
• Abstract: Accurate forecasting of river water levels is vital for effectively managing traffic flow and mitigating the risks associated with natural disasters. This task presents challenges due to the intricate factors influencing the flow of a river. Recent advances in machine learning have introduced numerous effective forecasting methods. However, these methods lack interpretability due to their complex structure, resulting in limited reliability. Addressing this issue, this study proposes a deep learning model that quantifies interpretability, with an emphasis on water level forecasting. This model focuses on generating quantitative interpretability measurements, which align with the common knowledge embedded in the input data. This is facilitated by the utilization of a transformer architecture that is purposefully designed with masking, incorporating a multi-layer network that captures spatiotemporal causation. We perform a comparative analysis on the Han River dataset obtained from Seoul, South Korea, from 2016 to 2021. The results illustrate that our approach offers enhanced interpretability consistent with common knowledge, outperforming competing methods and also enhances robustness against distribution shift.
• Abstract（参考訳）: 河川水位の正確な予測は、交通の流れを効果的に管理し、自然災害に伴うリスクを軽減するために不可欠である。 この課題は、河川の流れに影響を及ぼす複雑な要因によって生じる課題である。 機械学習の最近の進歩は、多くの効果的な予測手法を導入している。 しかし、これらの手法は複雑な構造のために解釈可能性に欠けており、信頼性は限られている。 そこで本研究では,水位予測に着目し,解釈可能性の定量化を目的とした深層学習モデルを提案する。 このモデルは、入力データに埋め込まれた共通知識と一致する定量的解釈可能性の測定を生成することに焦点を当てる。 これはマスキングを目的とし,時空間因果関係を捕捉する多層ネットワークを取り入れたトランスフォーマーアーキテクチャの利用によって促進される。 我々は,2016年から2021年にかけて,韓国ソウルから得られた漢川データセットの比較分析を行った。 その結果,本手法は,共通知識に整合した解釈可能性の向上,競合する手法の性能向上,分散シフトに対するロバスト性の向上を実現している。

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