論文の概要: Exploring and Analyzing Wildland Fire Data Via Machine Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05128v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 03:47:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 16:04:19.135628
• Title: Exploring and Analyzing Wildland Fire Data Via Machine Learning Techniques
• Title（参考訳）: 機械学習技術を用いた森林火災データの探索と解析
• Authors: Dipak Dulal, Joseph J. Charney, Michael Gallagher, Carmeliza Navasca, and Nicholas Skowronski
• Abstract要約: 熱電対温度の10Hz時系列と乱流運動エネルギー(TKE)の相関について検討した。 風速は、ニュージャージー州のサイラス・リトル・エクスペリメント・フォレスト(Silas Little Experimental Forest)の小さな実験用火傷から収集された。 このプロジェクトは、さまざまな機械学習モデルを用いて、TKEを予測する際に高い精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research project investigated the correlation between a 10 Hz time series of thermocouple temperatures and turbulent kinetic energy (TKE) computed from wind speeds collected from a small experimental prescribed burn at the Silas Little Experimental Forest in New Jersey, USA. The primary objective of this project was to explore the potential for using thermocouple temperatures as predictors for estimating the TKE produced by a wildland fire. Machine learning models, including Deep Neural Networks, Random Forest Regressor, Gradient Boosting, and Gaussian Process Regressor, are employed to assess the potential for thermocouple temperature perturbations to predict TKE values. Data visualization and correlation analyses reveal patterns and relationships between thermocouple temperatures and TKE, providing insight into the underlying dynamics. The project achieves high accuracy in predicting TKE by employing various machine learning models despite a weak correlation between the predictors and the target variable. The results demonstrate significant success, particularly from regression models, in accurately estimating the TKE. The research findings contribute to fire behavior and smoke modeling science, emphasizing the importance of incorporating machine learning approaches and identifying complex relationships between fine-scale fire behavior and turbulence. Accurate TKE estimation using thermocouple temperatures allows for the refinement of models that can inform decision-making in fire management strategies, facilitate effective risk mitigation, and optimize fire management efforts. This project highlights the valuable role of machine learning techniques in analyzing wildland fire data, showcasing their potential to advance fire research and management practices.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, ニュージャージー州サイラスリトル実験林において, 風速から算出した10Hz級熱電対温度と乱流運動エネルギー(TKE)の相関について検討した。 この計画の主な目的は、森林火災によるTKEを推定するための予測器として熱電対温度を使用する可能性を探ることであった。 Deep Neural Networks、Random Forest Regressor、Gradient Boosting、Gaussian Process Regressorなどの機械学習モデルを使用して、TKE値を予測するために熱電対温度摂動の可能性を評価する。 データビジュアライゼーションと相関分析により、熱電対温度とTKEのパターンと関係を明らかにし、基礎となるダイナミクスの洞察を与える。 予測器と対象変数の相関が弱いにもかかわらず,様々な機械学習モデルを用いて,TKEの予測精度を向上させる。 その結果,tkeの正確な推定において,特に回帰モデルから有意な成功を収めた。 この研究結果は、火災行動と煙モデリング科学に寄与し、機械学習アプローチの導入の重要性を強調し、大規模火災行動と乱流の間の複雑な関係を同定する。 熱電対温度を用いた正確なTKE推定は、火災管理戦略における意思決定を通知し、効果的なリスク軽減を促進し、火災管理の取り組みを最適化するモデルの改良を可能にする。 本研究は, 森林火災データ解析における機械学習技術の意義を強調し, 火災調査・管理の推進力を示すものである。

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