論文の概要: Prediction of the SYM-H Index Using a Bayesian Deep Learning Method with Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17196v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 04:23:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 17:40:41.308277
• Title: Prediction of the SYM-H Index Using a Bayesian Deep Learning Method with Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: 不確実性定量化を用いたベイズ深層学習法によるsym-h指標の予測
• Authors: Yasser Abduallah, Khalid A. Alobaid, Jason T. L. Wang, Haimin Wang, Vania K. Jordanova, Vasyl Yurchyshyn, Huseyin Cavus, Ju Jing
• Abstract要約: 本研究では,太陽風と惑星間磁場パラメータからパターンを協調的に学習する,SYMHnetという新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 SYMHnetは、入力として、NASAのSpace Science Data Coordinated Archiveが提供するパラメータ値の時系列を取る。 出力として、w が 1 または 2 である所定の時間点 t に対して、時間点 t + w 時間における SYM-H 指数値を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5653954660295178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel deep learning framework, named SYMHnet, which employs a graph neural network and a bidirectional long short-term memory network to cooperatively learn patterns from solar wind and interplanetary magnetic field parameters for short-term forecasts of the SYM-H index based on 1-minute and 5-minute resolution data. SYMHnet takes, as input, the time series of the parameters' values provided by NASA's Space Science Data Coordinated Archive and predicts, as output, the SYM-H index value at time point t + w hours for a given time point t where w is 1 or 2. By incorporating Bayesian inference into the learning framework, SYMHnet can quantify both aleatoric (data) uncertainty and epistemic (model) uncertainty when predicting future SYM-H indices. Experimental results show that SYMHnet works well at quiet time and storm time, for both 1-minute and 5-minute resolution data. The results also show that SYMHnet generally performs better than related machine learning methods. For example, SYMHnet achieves a forecast skill score (FSS) of 0.343 compared to the FSS of 0.074 of a recent gradient boosting machine (GBM) method when predicting SYM-H indices (1 hour in advance) in a large storm (SYM-H = -393 nT) using 5-minute resolution data. When predicting the SYM-H indices (2 hours in advance) in the large storm, SYMHnet achieves an FSS of 0.553 compared to the FSS of 0.087 of the GBM method. In addition, SYMHnet can provide results for both data and model uncertainty quantification, whereas the related methods cannot.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,SYM-H指数の短期予測を1分間および5分間の解像度データに基づいて,太陽風と惑星間磁場パラメータから協調的に学習するための,グラフニューラルネットワークと双方向長短期記憶ネットワークを用いた新しいディープラーニングフレームワークSYMHnetを提案する。 SYMHnetは、入力として、NASAのSpace Science Data Coordinated Archiveが提供するパラメータ値の時系列を取得し、出力として、wが1または2の所定の時間点tに対して、時間点t + w時間におけるSYM-Hインデックス値を予測する。 ベイズ推論を学習フレームワークに組み込むことで、将来のSYM-H指標を予測する際に、SYMHnetはアレタリック(データ)不確実性とエピステミック(モデル)不確実性の両方を定量化することができる。 実験の結果、SYMHnetは1分と5分の両方の解像度データに対して、静かな時間と嵐時にうまく動作することがわかった。 また,SYMHnetは関連する機械学習手法よりも性能がよいことを示した。 例えば、SYMHnetは、5分間の解像度データを用いて大嵐(SYM-H = -393 nT)におけるSYM-H指数(事前1時間)を予測する際に、最近の勾配押し上げ機(GBM)法のFFSの0.074と比較して0.343の予測スキルスコア(FSS)を達成する。 大きな嵐でSYM-H指数を予測した場合(2時間前)、SYMHnetはGBM法の0.087のFSSと比較して0.553のFSSを達成する。 さらに、SYMHnetはデータとモデルの不確実性定量化の両方に結果を提供できるが、関連する手法はできない。

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