論文の概要: Active Region-based Flare Forecasting with Sliding Window Multivariate
Time Series Forest Classifiers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03474v1
- Date: Mon, 5 Feb 2024 19:34:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 18:15:01.947061
- Title: Active Region-based Flare Forecasting with Sliding Window Multivariate
Time Series Forest Classifiers
- Title（参考訳）: Sliding Window Multivariate Time Series Forest Classifier を用いた地域別フレア予測
- Authors: Anli Ji and Berkay Aydin
- Abstract要約: 我々は、高次元データに使用される複雑で理解できないブラックボックスモデルと関連するサブインターバルの探索の間のギャップを橋渡しする。
本研究は, 太陽フレア予測において, 風下時系列森林分類器が有効であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Over the past few decades, many applications of physics-based simulations and
data-driven techniques (including machine learning and deep learning) have
emerged to analyze and predict solar flares. These approaches are pivotal in
understanding the dynamics of solar flares, primarily aiming to forecast these
events and minimize potential risks they may pose to Earth. Although current
methods have made significant progress, there are still limitations to these
data-driven approaches. One prominent drawback is the lack of consideration for
the temporal evolution characteristics in the active regions from which these
flares originate. This oversight hinders the ability of these methods to grasp
the relationships between high-dimensional active region features, thereby
limiting their usability in operations. This study centers on the development
of interpretable classifiers for multivariate time series and the demonstration
of a novel feature ranking method with sliding window-based sub-interval
ranking. The primary contribution of our work is to bridge the gap between
complex, less understandable black-box models used for high-dimensional data
and the exploration of relevant sub-intervals from multivariate time series,
specifically in the context of solar flare forecasting. Our findings
demonstrate that our sliding-window time series forest classifier performs
effectively in solar flare prediction (with a True Skill Statistic of over
85\%) while also pinpointing the most crucial features and sub-intervals for a
given learning task.
- Abstract（参考訳）: 過去数十年間、物理学に基づくシミュレーションやデータ駆動技術(機械学習やディープラーニングを含む)の多くの応用が太陽フレアの分析と予測に現れてきた。
これらのアプローチは、太陽フレアのダイナミクスを理解する上で重要であり、主にこれらの事象を予測し、地球に対する潜在的なリスクを最小限に抑えることを目的としている。
現在の手法は大きな進歩を遂げているが、これらのデータ駆動アプローチには制限がある。
顕著な欠点の1つは、これらのフレアの起源である活性領域における時間的進化特性に対する考慮の欠如である。
これにより、これらの手法が高次元のアクティブ領域の特徴間の関係を把握できなくなり、操作におけるユーザビリティが制限される。
本研究は,多変量時系列の解釈可能な分類器の開発と,スライディングウィンドウに基づくサブインターバルランキングを用いた特徴ランキング手法の実証に焦点を当てた。
私たちの研究の主な貢献は、高次元データに使用される複雑で理解できないブラックボックスモデルと、特に太陽フレア予測の文脈において、多変量時系列から関連するサブインターバルを探索することとのギャップを埋めることです。
以上の結果から, 風下時系列森林分類器は, 太陽フレア予測において有効に機能し(真のスキル統計値が85%以上) , また, 与えられた学習課題において最も重要な特徴とサブインターバルを指摘できた。
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