論文の概要: Uncertainty estimation in spatial interpolation of satellite precipitation with ensemble learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10567v1
- Date: Thu, 14 Mar 2024 17:45:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 22:55:17.991869
- Title: Uncertainty estimation in spatial interpolation of satellite precipitation with ensemble learning
- Title（参考訳）: アンサンブル学習による衛星降水の空間補間における不確かさ推定
- Authors: Georgia Papacharalampous, Hristos Tyralis, Nikolaos Doulamis, Anastasios Doulamis,
- Abstract要約: 本研究では,9つの量子化に基づくアンサンブル学習装置を導入し,大規模な降水データセットに適用する。
私たちのアンサンブル学習者は6つの積み重ねと3つの簡単な方法(平均、中央値、最良の組み合わせ)を含む。
QRとQRNNで積み重ねると、量子レベルの関心事で最高の結果が得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8623569699070353
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Predictions in the form of probability distributions are crucial for decision-making. Quantile regression enables this within spatial interpolation settings for merging remote sensing and gauge precipitation data. However, ensemble learning of quantile regression algorithms remains unexplored in this context. Here, we address this gap by introducing nine quantile-based ensemble learners and applying them to large precipitation datasets. We employed a novel feature engineering strategy, reducing predictors to distance-weighted satellite precipitation at relevant locations, combined with location elevation. Our ensemble learners include six stacking and three simple methods (mean, median, best combiner), combining six individual algorithms: quantile regression (QR), quantile regression forests (QRF), generalized random forests (GRF), gradient boosting machines (GBM), light gradient boosting machines (LightGBM), and quantile regression neural networks (QRNN). These algorithms serve as both base learners and combiners within different stacking methods. We evaluated performance against QR using quantile scoring functions in a large dataset comprising 15 years of monthly gauge-measured and satellite precipitation in contiguous US (CONUS). Stacking with QR and QRNN yielded the best results across quantile levels of interest (0.025, 0.050, 0.075, 0.100, 0.200, 0.300, 0.400, 0.500, 0.600, 0.700, 0.800, 0.900, 0.925, 0.950, 0.975), surpassing the reference method by 3.91% to 8.95%. This demonstrates the potential of stacking to improve probabilistic predictions in spatial interpolation and beyond.
- Abstract（参考訳）: 確率分布の形の予測は意思決定に不可欠である。
量子回帰は、リモートセンシングとゲージ降水データをマージするための空間補間設定でこれを可能にする。
しかし、量子回帰アルゴリズムのアンサンブル学習はこの文脈では未解明のままである。
ここでは,9つの量子的アンサンブル学習者を導入し,大規模な降水データセットに適用することにより,このギャップに対処する。
そこで我々は,遠隔地における衛星降水量の予測器と位置高度の予測器を併用した,新しい特徴工学戦略を採用した。
我々のアンサンブル学習者は6つの積み重ねと3つの単純な手法(平均、中央値、最良の組み合わせ)を組み合わせ、量子回帰(QRF)、量子回帰(QRF)、一般化ランダム森林(GRF)、勾配押し上げ(GBM)、光勾配押し上げ(LightGBM)、量子回帰(QRNN)の6つのアルゴリズムを組み合わせた。
これらのアルゴリズムは、異なる積み重ね方式のベースラーナーとコンバインダーの両方として機能する。
本研究では,連続米国(CONUS)における月15年間の測度測定と衛星降水量からなる大規模データセットにおいて,量的スコアリング機能を用いたQRに対する性能評価を行った。
QRとQRNNを積み重ねると、量子レベル(0.025, 0.050, 0.075, 0.100, 0.200, 0.300, 0.400, 0.500, 0.600, 0.700, 0.700, 0.900, 0.900, 0.925, 0.950, 0.975)で最高の結果が得られる。
このことは、空間補間などにおける確率的予測を改善するための積み重ねの可能性を示している。
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