論文の概要: Comparative Evaluation of Metaheuristic Algorithms for Hyperparameter
Selection in Short-Term Weather Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02600v1
- Date: Tue, 5 Sep 2023 22:13:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 17:26:14.507159
- Title: Comparative Evaluation of Metaheuristic Algorithms for Hyperparameter
Selection in Short-Term Weather Forecasting
- Title（参考訳）: 短期気象予報におけるハイパーパラメータ選択のためのメタヒューリスティックアルゴリズムの比較評価
- Authors: Anuvab Sen, Arul Rhik Mazumder, Dibyarup Dutta, Udayon Sen, Pathikrit
Syam and Sandipan Dhar
- Abstract要約: 本稿では,遺伝的アルゴリズム (GA), 微分進化 (DE), 粒子群最適化 (PSO) のメタヒューリスティックアルゴリズムの適用について検討する。
平均二乗誤差(MSE)や平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)といった指標に基づいて天気予報の性能を評価する。
- 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: Weather forecasting plays a vital role in numerous sectors, but accurately
capturing the complex dynamics of weather systems remains a challenge for
traditional statistical models. Apart from Auto Regressive time forecasting
models like ARIMA, deep learning techniques (Vanilla ANNs, LSTM and GRU
networks), have shown promise in improving forecasting accuracy by capturing
temporal dependencies. This paper explores the application of metaheuristic
algorithms, namely Genetic Algorithm (GA), Differential Evolution (DE), and
Particle Swarm Optimization (PSO), to automate the search for optimal
hyperparameters in these model architectures. Metaheuristic algorithms excel in
global optimization, offering robustness, versatility, and scalability in
handling non-linear problems. We present a comparative analysis of different
model architectures integrated with metaheuristic optimization, evaluating
their performance in weather forecasting based on metrics such as Mean Squared
Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results demonstrate
the potential of metaheuristic algorithms in enhancing weather forecasting
accuracy \& helps in determining the optimal set of hyper-parameters for each
model. The paper underscores the importance of harnessing advanced optimization
techniques to select the most suitable metaheuristic algorithm for the given
weather forecasting task.
- Abstract（参考訳）: 気象予報は多くの分野において重要な役割を担っているが、従来の統計モデルでは気象システムの複雑なダイナミクスを正確に把握することが課題となっている。
ARIMAのような自動回帰時間予測モデルとは別に、ディープラーニング技術(Vanilla ANNs、LSTM、GRUネットワーク)は、時間依存性をキャプチャすることで予測精度を向上させることを約束している。
本稿では,遺伝的アルゴリズム (GA), 微分進化 (DE), 粒子群最適化 (PSO) のメタヒューリスティックアルゴリズムを適用し, モデルアーキテクチャにおける最適ハイパーパラメータの探索を自動化する。
メタヒューリスティックアルゴリズムはグローバル最適化に優れ、非線形問題を扱う際の堅牢性、汎用性、スケーラビリティを提供する。
メタヒューリスティック最適化と統合された異なるモデルアーキテクチャの比較分析を行い、平均正方形誤差(MSE)や平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)といった指標に基づいて天気予報の性能を評価する。
その結果、気象予報精度向上におけるメタヒューリスティックアルゴリズムの可能性が示され、各モデルに対する最適なハイパーパラメータのセットを決定するのに役立つ。
本稿では,天気予報タスクに最適なメタヒューリスティックアルゴリズムを選択するために,高度な最適化手法を活用することの重要性を強調した。
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