論文の概要: Harmful algal bloom forecasting. A comparison between stream and batch learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13304v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 15:01:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 18:37:23.061064
• Title: Harmful algal bloom forecasting. A comparison between stream and batch learning
• Title（参考訳）: 有害な藻の咲きの予報。 ストリームとバッチ学習の比較
• Authors: Andres Molares-Ulloa, Elisabet Rocruz, Daniel Rivero, Xos\'e A. Padin, Rita Nolasco, Jes\'us Dubert and Enrique Fernandez-Blanco
• Abstract要約: 有害なアルガルブルーム(HAB)は公衆衛生と貝類産業にリスクをもたらす。 本研究では,有毒なジノフラゲレートの細胞数を予測する機械学習ワークフローを開発した。 モデルDoMEは最も効果的で解釈可能な予測器として登場し、他のアルゴリズムよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7067443325368975
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diarrhetic Shellfish Poisoning (DSP) is a global health threat arising from shellfish contaminated with toxins produced by dinoflagellates. The condition, with its widespread incidence, high morbidity rate, and persistent shellfish toxicity, poses risks to public health and the shellfish industry. High biomass of toxin-producing algae such as DSP are known as Harmful Algal Blooms (HABs). Monitoring and forecasting systems are crucial for mitigating HABs impact. Predicting harmful algal blooms involves a time-series-based problem with a strong historical seasonal component, however, recent anomalies due to changes in meteorological and oceanographic events have been observed. Stream Learning stands out as one of the most promising approaches for addressing time-series-based problems with concept drifts. However, its efficacy in predicting HABs remains unproven and needs to be tested in comparison with Batch Learning. Historical data availability is a critical point in developing predictive systems. In oceanography, the available data collection can have some constrains and limitations, which has led to exploring new tools to obtain more exhaustive time series. In this study, a machine learning workflow for predicting the number of cells of a toxic dinoflagellate, Dinophysis acuminata, was developed with several key advancements. Seven machine learning algorithms were compared within two learning paradigms. Notably, the output data from CROCO, the ocean hydrodynamic model, was employed as the primary dataset, palliating the limitation of time-continuous historical data. This study highlights the value of models interpretability, fair models comparison methodology, and the incorporation of Stream Learning models. The model DoME, with an average R2 of 0.77 in the 3-day-ahead prediction, emerged as the most effective and interpretable predictor, outperforming the other algorithms.
• Abstract（参考訳）: DSP(Drorrhetic Shellfish Poisoning)は、ダイノフラゲレートが生成する毒素で汚染された貝類から発生する世界的な健康上の脅威である。 この状態は、広範に発生し、高い致死率と持続性貝毒性を持ち、公衆衛生と貝類産業にリスクをもたらす。 DSPのような有毒な藻類の高いバイオマスは、ハームフル・アルガルブルーム(Harmful Algal Blooms、HABs)として知られている。 モニタリングと予測システムは、HABの影響を緩和するために不可欠である。 有害な藻類の開花を予測するには、強い季節的要素を持つ時系列に基づく問題があるが、気象や海洋現象の変化による最近の異常が観測されている。 Stream Learningは、コンセプトドリフトによる時系列ベースの問題に対処する最も有望なアプローチの1つである。 しかし、HABの予測の有効性は証明されておらず、バッチ学習と比較してテストする必要がある。 過去のデータ可用性は、予測システムを開発する上で重要なポイントである。 海洋学では、利用可能なデータ収集にはいくつかの制約と制限があるため、より徹底的な時系列を得るための新しいツールが探索されている。 本研究では,有毒渦鞭毛藻dinophysis acuminataの細胞数を予測するための機械学習ワークフローを,いくつかの重要な進歩とともに開発した。 7つの機械学習アルゴリズムを2つの学習パラダイムで比較した。 特に、海洋流体力学モデルであるCROCOの出力データを一次データセットとして使用し、時間連続履歴データの制限を緩和した。 本研究では,モデルの解釈可能性,公正なモデル比較手法,ストリーム学習モデルの組み入れについて述べる。 3日間の予測では平均R2が0.77で、最も効果的で解釈可能な予測器として登場し、他のアルゴリズムよりも優れていた。

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