論文の概要: Ensemble learning for blending gridded satellite and gauge-measured precipitation data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06840v1
• Date: Sun, 9 Jul 2023 17:54:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-14 14:08:49.583557
• Title: Ensemble learning for blending gridded satellite and gauge-measured precipitation data
• Title（参考訳）: グリッド衛星とゲージ計測降水データを組み合わせたアンサンブル学習
• Authors: Georgia Papacharalampous, Hristos Tyralis, Nikolaos Doulamis, Anastasios Doulamis
• Abstract要約: 衛星降雨物の精度を向上させるため,11種類の新しいアンサンブル学習者を提案する。 アメリカ合衆国全土と15年間に比較した。 アンサンブル学習者は6つの回帰アルゴリズムによる予測を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.434517639563671
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Regression algorithms are regularly used for improving the accuracy of satellite precipitation products. In this context, ground-based measurements are the dependent variable and the satellite data are the predictor variables, together with topography factors. Alongside this, it is increasingly recognised in many fields that combinations of algorithms through ensemble learning can lead to substantial predictive performance improvements. Still, a sufficient number of ensemble learners for improving the accuracy of satellite precipitation products and their large-scale comparison are currently missing from the literature. In this work, we fill this specific gap by proposing 11 new ensemble learners in the field and by extensively comparing them for the entire contiguous United States and for a 15-year period. We use monthly data from the PERSIANN (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks) and IMERG (Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) gridded datasets. We also use gauge-measured precipitation data from the Global Historical Climatology Network monthly database, version 2 (GHCNm). The ensemble learners combine the predictions by six regression algorithms (base learners), namely the multivariate adaptive regression splines (MARS), multivariate adaptive polynomial splines (poly-MARS), random forests (RF), gradient boosting machines (GBM), extreme gradient boosting (XGBoost) and Bayesian regularized neural networks (BRNN), and each of them is based on a different combiner. The combiners include the equal-weight combiner, the median combiner, two best learners and seven variants of a sophisticated stacking method. The latter stacks a regression algorithm on the top of the base learners to combine their independent predictions...
• Abstract（参考訳）: 回帰アルゴリズムは衛星降水の精度を向上させるために定期的に用いられる。 この文脈では、地上測定は依存変数であり、衛星データは地形因子と共に予測変数である。 これに加えて、アンサンブル学習によるアルゴリズムの組み合わせが予測性能を大幅に向上させる可能性があると多くの分野において認識されている。 しかし,衛星沈殿物の精度を向上させるためのアンサンブル学習者の数は少なく,その大規模比較は文献に欠落している。 本研究では,この分野で新たに11人のアンサンブル学習者を提案し,アメリカ合衆国全域と15年間にわたってそれを広範囲に比較することにより,このギャップを埋める。 PERSIANN (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks) とIMERG (Integrated Multi-SatellitE Retrievals for GPM) のグリッド化されたデータセットから月毎のデータを利用する。 また,global historical climatology network monthly database, version 2 (ghcnm) からのゲージ測定降水データも使用する。 学習者は、多変量適応回帰スプライン(mars)、多変量適応多項式スプライン(poly-mars)、ランダムフォレスト(rf)、勾配ブースティングマシン(gbm)、極端な勾配ブースティング(xgboost)、ベイズ正規化ニューラルネットワーク(brnn)の6つの回帰アルゴリズム(ベース学習者)による予測を組み合わせて、それぞれ異なるコンビネータに基づいている。 コンバインダーには、等重量コンバインダー、中央結合器、2つの最高の学習者、洗練された積み重ね法の7つの変種が含まれる。 後者は、ベース学習者のトップに回帰アルゴリズムを積み重ねて、独立した予測を組み合わせる。

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