Fugu-MT 論文翻訳(概要): Comparative Evaluation of Weather Forecasting using Machine Learning Models

論文の概要: Comparative Evaluation of Weather Forecasting using Machine Learning Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01206v1
Date: Fri, 2 Feb 2024 08:25:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-05 16:27:41.236321
Title: Comparative Evaluation of Weather Forecasting using Machine Learning Models
Title（参考訳）: 機械学習モデルを用いた天気予報の比較評価
Authors: Md Saydur Rahman, Farhana Akter Tumpa, Md Shazid Islam, Abul Al Arabi, Md Sanzid Bin Hossain, Md Saad Ul Haque
Abstract要約: 本研究では,ダッカ市の1つの気象観測所から得られた20年間のデータセットを用いて,降水パターンと降水パターンの予測における機械学習アルゴリズムの寄与を分析することに焦点を当てた。グラディエントブースティング、AdaBoosting、Artificial Neural Network、Stacking Random Forest、Stacking Neural Network、Stacking KNNなどのアルゴリズムを評価して比較する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0971479389679337
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Gaining a deeper understanding of weather and being able to predict its future conduct have always been considered important endeavors for the growth of our society. This research paper explores the advancements in understanding and predicting nature's behavior, particularly in the context of weather forecasting, through the application of machine learning algorithms. By leveraging the power of machine learning, data mining, and data analysis techniques, significant progress has been made in this field. This study focuses on analyzing the contributions of various machine learning algorithms in predicting precipitation and temperature patterns using a 20-year dataset from a single weather station in Dhaka city. Algorithms such as Gradient Boosting, AdaBoosting, Artificial Neural Network, Stacking Random Forest, Stacking Neural Network, and Stacking KNN are evaluated and compared based on their performance metrics, including Confusion matrix measurements. The findings highlight remarkable achievements and provide valuable insights into their performances and features correlation.
Abstract（参考訳）: 天候の理解を深め、将来の行動を予測することは、常に我々の社会の成長にとって重要な取り組みとみなされてきた。本研究では,特に天気予報の文脈における自然行動の理解と予測の進歩について,機械学習アルゴリズムの適用を通して検討する。機械学習、データマイニング、データ分析技術を活用することで、この分野では大きな進歩を遂げている。本研究は,ダッカ市の1つの気象観測所から20年間のデータセットを用いて,降水と気温の予測における各種機械学習アルゴリズムの貢献度を分析することを目的とする。勾配ブースティング,adaboosting,artificial neural network, stacking random forest, stacking neural network, stacking knnなどのアルゴリズムを,混乱行列測定を含むそれらのパフォーマンス指標に基づいて評価比較する。この発見は、顕著な成果を強調し、パフォーマンスと特徴相関に関する貴重な洞察を提供する。

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