論文の概要: Forecasting trends in food security with real time data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00626v3
• Date: Thu, 24 Oct 2024 11:15:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:50:51.415365
• Title: Forecasting trends in food security with real time data
• Title（参考訳）: リアルタイムデータを用いた食品安全の予測動向
• Authors: Joschka Herteux, Christoph Räth, Giulia Martini, Amine Baha, Kyriacos Koupparis, Ilaria Lauzana, Duccio Piovani,
• Abstract要約: 我々は,マリ,ナイジェリア,シリア,イエメンの4カ国で,60日間連続して食料消費の水準を予測する定量的手法を提案する。 この手法は、World Food Programmeのグローバルな飢餓モニタリングシステムから入手可能なデータに基づいて構築されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Early warning systems are an essential tool for effective humanitarian action. Advance warnings on impending disasters facilitate timely and targeted response which help save lives and livelihoods. In this work we present a quantitative methodology to forecast levels of food consumption for 60 consecutive days, at the sub-national level, in four countries: Mali, Nigeria, Syria, and Yemen. The methodology is built on publicly available data from the World Food Programme's global hunger monitoring system which collects, processes, and displays daily updates on key food security metrics, conflict, weather events, and other drivers of food insecurity. In this study we assessed the performance of various models including Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Long Short Term Memory (LSTM) Network, Convolutional Neural Network (CNN), and Reservoir Computing (RC), by comparing their Root Mean Squared Error (RMSE) metrics. Our findings highlight Reservoir Computing as a particularly well-suited model in the field of food security given both its notable resistance to over-fitting on limited data samples and its efficient training capabilities. The methodology we introduce establishes the groundwork for a global, data-driven early warning system designed to anticipate and detect food insecurity.
• Abstract（参考訳）: 早期警戒システムは効果的な人道的行動に不可欠な手段である。 差し迫った災害に対する前向きな警告は、タイムリーで目標とする対応を促進し、命と生活を救うのに役立つ。 本研究は、マリ、ナイジェリア、シリア、イエメンの4カ国で、60日間連続して食料消費の水準を予測するための定量的方法論を提示する。 この手法は、世界食糧プログラムのグローバルな飢餓監視システムから入手可能なデータに基づいて構築されており、主要な食料安全保障指標、紛争、気象イベント、その他の食料不安全の要因に関する毎日のアップデートを収集、処理、表示している。 本研究では,自動回帰統合型移動平均 (ARIMA) や Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Long Short Term Memory (LSTM) Network, Convolutional Neural Network (CNN), Reservoir Computing (RC) など,様々なモデルの性能を,その平均値を比較することで評価した。 以上の結果から,Reservoir Computingは,限られたデータサンプルに対する過度な適合と,効率的なトレーニング能力の両面から,食品セキュリティ分野において特に適したモデルであることが示唆された。 この手法は,食品の安全性を予測し,検出するために設計された,グローバルなデータ駆動早期警報システムの基盤となる。

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