論文の概要: Early Prediction of Geomagnetic Storms by Machine Learning Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10290v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 05:17:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 18:07:23.198049
• Title: Early Prediction of Geomagnetic Storms by Machine Learning Algorithms
• Title（参考訳）: 機械学習アルゴリズムによる地磁気嵐の早期予測
• Authors: Iris Yan
• Abstract要約: 地磁気嵐 (GS) は、太陽風が地球の磁気圏を乱すときに起こる。 大規模GSによる直接的な経済影響の推定は、米国で1日当たり400億ドルを突破している。 この研究は、ビッグデータと機械学習アルゴリズムを使用して、あらゆるタイプのGSを可能な限り確実に予測することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Geomagnetic storms (GS) occur when solar winds disrupt Earth's magnetosphere. GS can cause severe damages to satellites, power grids, and communication infrastructures. Estimate of direct economic impacts of a large scale GS exceeds $40 billion a day in the US. Early prediction is critical in preventing and minimizing the hazards. However, current methods either predict several hours ahead but fail to identify all types of GS, or make predictions within short time, e.g., one hour ahead of the occurrence. This work aims to predict all types of geomagnetic storms reliably and as early as possible using big data and machine learning algorithms. By fusing big data collected from multiple ground stations in the world on different aspects of solar measurements and using Random Forests regression with feature selection and downsampling on minor geomagnetic storm instances (which carry majority of the data), we are able to achieve an accuracy of 82.55% on data collected in 2021 when making early predictions three hours in advance. Given that important predictive features such as historic Kp indices are measured every 3 hours and their importance decay quickly with the amount of time in advance, an early prediction of 3 hours ahead of time is believed to be close to the practical limit.
• Abstract（参考訳）: 地球磁気嵐は、太陽風が地球の磁気圏を乱すときに起こる。 GSは衛星、電力網、通信インフラに深刻なダメージを与える可能性がある。 大規模GSによる直接的な経済影響の推定は、米国で1日400億ドルを超える。 早期予測は危険の防止と最小化に重要である。 しかし、現在の手法では、数時間前に予測するが、すべての種類のGSを特定できないか、短時間で予測を行うか、例えば、発生の1時間前に予測を行う。 この研究は、ビッグデータと機械学習アルゴリズムを使用して、あらゆる種類の地磁気嵐をできるだけ早く確実に予測することを目的としている。 複数の地上局から収集されたビッグデータを太陽観測のさまざまな側面で活用し、地球磁気嵐(データの大部分を担っている)に特徴選択とダウンサンプリングを伴うランダムフォレスト回帰を用いることで、2021年に収集されたデータの82.55%の精度を3時間前に予測することができる。 歴史的Kp指標などの重要な予測的特徴が3時間毎に測定され、その重要性は予め時間とともに急速に低下していることから、早期に3時間先行する予測は実用的限界に近いと考えられる。

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