論文の概要: Accurate Prediction of Global Mean Temperature through Data Transformation Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06468v1
• Date: Sat, 11 Mar 2023 17:39:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 18:52:55.998168
• Title: Accurate Prediction of Global Mean Temperature through Data Transformation Techniques
• Title（参考訳）: データ変換法による地球平均気温の高精度予測
• Authors: Debdarsan Niyogi, J. Srinivasan
• Abstract要約: 本稿では,複雑なMLアルゴリズムやディープラーニングニューラルネットワーク(Deep Learning Neural Networks, DNN)を直接利用するのではなく, 統計的, 簡便な機械学習手法の利点について検討する。 さまざまな単純なML手法は、最初のステップとして大規模なアルゴリズムの花束を試すことのメリットを示す、よく知られた手法よりも優れているか、あるいは優れている。
• 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: It is important to predict how the Global Mean Temperature (GMT) will evolve in the next few decades. The ability to predict historical data is a necessary first step toward the actual goal of making long-range forecasts. This paper examines the advantage of statistical and simpler Machine Learning (ML) methods instead of directly using complex ML algorithms and Deep Learning Neural Networks (DNN). Often neglected data transformation methods prior to applying different algorithms have been used as a means of improving predictive accuracy. The GMT time series is treated both as a univariate time series and also cast as a regression problem. Some steps of data transformations were found to be effective. Various simple ML methods did as well or better than the more well-known ones showing merit in trying a large bouquet of algorithms as a first step. Fifty-six algorithms were subject to Box-Cox, Yeo-Johnson, and first-order differencing and compared with the absence of them. Predictions for the annual GMT testing data were better than that published so far, with the lowest RMSE value of 0.02 $^\circ$C. RMSE for five-year mean GMT values for the test data ranged from 0.00002 to 0.00036 $^\circ$C.
• Abstract（参考訳）: 今後数十年で世界平均気温(GMT)がどのように進化するかを予測することは重要である。 履歴データを予測する能力は、長期予測の実際の目標に向けて必要な第一歩である。 本稿では,複雑なMLアルゴリズムやディープラーニングニューラルネットワーク(Deep Learning Neural Networks, DNN)を直接利用するのではなく, 統計的および簡易な機械学習手法の利点を検討する。 しばしば、異なるアルゴリズムを適用する前に無視されたデータ変換手法が予測精度を改善する手段として使われてきた。 GMT時系列は単変量時系列として扱われ、回帰問題としても扱われる。 データ変換のいくつかのステップが有効であることが判明した。 さまざまなシンプルなmlメソッドは、アルゴリズムの大きな花束を第1ステップとして試すメリットを示す、より有名なものよりも、あるいはそれ以上に優れていました。 50のアルゴリズムはBox-Cox、Yeo-Johnson、および一階差があり、それらの欠如と比較された。 年次GMT試験データの予測はこれまでに公表した値よりも優れており,最低のRMSE値は0.02ドル^\circ$Cであった。 5年間の平均GMT値は0.00002から0.00036$^\circ$Cであった。

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