論文の概要: Valid Error Bars for Neural Weather Models using Conformal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14483v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 16:45:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 12:09:55.327638
• Title: Valid Error Bars for Neural Weather Models using Conformal Prediction
• Title（参考訳）: コンフォーマル予測を用いたニューラル気象モデルのための有効誤差バー
• Authors: Vignesh Gopakumar, Joel Oskarrson, Ander Gray, Lorenzo Zanisi, Stanislas Pamela, Daniel Giles, Matt Kusner, Marc Deisenroth,
• Abstract要約: 我々は,不確実性を推定するための後処理手法として,共形予測フレームワークを構築し,定式化する。 モデルには何の修正も必要とせず、計算コストはモデルトレーニングと比べて無視できる。 本研究は,北欧地域の限られた領域のニューラル気象モデルにおけるコンフォメーション予測フレームワークの有用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1806830971023738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural weather models have shown immense potential as inexpensive and accurate alternatives to physics-based models. However, most models trained to perform weather forecasting do not quantify the uncertainty associated with their forecasts. This limits the trust in the model and the usefulness of the forecasts. In this work we construct and formalise a conformal prediction framework as a post-processing method for estimating this uncertainty. The method is model-agnostic and gives calibrated error bounds for all variables, lead times and spatial locations. No modifications are required to the model and the computational cost is negligible compared to model training. We demonstrate the usefulness of the conformal prediction framework on a limited area neural weather model for the Nordic region. We further explore the advantages of the framework for deterministic and probabilistic models.
• Abstract（参考訳）: ニューラル気象モデルは、物理学に基づくモデルに対する安価で正確な代替手段として大きな可能性を示してきた。 しかし、天気予報を行うために訓練されたほとんどのモデルは、その予測に関連する不確実性を定量化していない。 これにより、モデルに対する信頼と予測の有用性が制限される。 本研究では,この不確実性を推定するための後処理手法として,共形予測フレームワークの構築と定式化を行う。 この手法はモデルに依存しないため、すべての変数、リード時間、空間的位置に対する校正誤差境界を与える。 モデルには何の修正も必要とせず、計算コストはモデルトレーニングと比べて無視できる。 本研究は,北欧地域の限られた領域のニューラル気象モデルにおけるコンフォメーション予測フレームワークの有用性を実証する。 さらに、決定論的および確率論的モデルに対するフレームワークの利点について検討する。

関連論文リスト

• Uncertainty quantification for data-driven weather models [0.0]
  本研究では,現在最先端の決定論的データ駆動気象モデルであるPangu-Weatherから確率的天気予報を生成するための不確実性定量化手法について検討・比較する。 具体的には,摂動によるアンサンブル予測を初期条件と比較し,予測の不確実性を定量化する手法を提案する。 欧州における選択された気象変数の中距離予測のケーススタディにおいて,不確実な定量化手法を用いてパング・ウェザーモデルを用いて得られた確率的予測は,有望な結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T10:07:51Z)
• Predictive Churn with the Set of Good Models [64.05949860750235]
  近似機械学習モデルの集合に対する競合予測の効果について検討する。 ラーショモン集合内のモデル間の係り受けに関する理論的結果を示す。 当社のアプローチは、コンシューマ向けアプリケーションにおいて、より予測し、削減し、混乱を避けるためにどのように使用できるかを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T16:15:25Z)
• Weather Prediction with Diffusion Guided by Realistic Forecast Processes [49.07556359513563]
  気象予報に拡散モデル(DM)を適用した新しい手法を提案する。 提案手法は,同一のモデリングフレームワークを用いて,直接予測と反復予測の両方を実現できる。 我々のモデルの柔軟性と制御性は、一般の気象コミュニティにとってより信頼性の高いDLシステムに力を与えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T21:28:42Z)
• ExtremeCast: Boosting Extreme Value Prediction for Global Weather Forecast [57.6987191099507]
  非対称な最適化を行い、極端な天気予報を得るために極端な値を強調する新しい損失関数であるExlossを導入する。 また,ExEnsembleという名称のトレーニングフリーな極値拡張戦略を導入し,画素値のばらつきを増大させ,予測ロバスト性を向上させる。 提案手法は,上位中距離予測モデルに匹敵する全体的な予測精度を維持しつつ,極端気象予測における最先端性能を達成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T10:34:13Z)
• Attention-Based Ensemble Pooling for Time Series Forecasting [55.2480439325792]
  本稿では,候補モデル予測よりも重み付き平均値を実行するプーリング法を提案する。 本手法は,非定常ロレンツ63方程式の動力学の多段階予測と,COVID-19による週次死亡事故の1段階予測という2つの時系列予測問題に対して試行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T22:59:56Z)
• Uncertainty estimation of pedestrian future trajectory using Bayesian approximation [137.00426219455116]
  動的トラフィックシナリオでは、決定論的予測に基づく計画は信頼できない。 著者らは、決定論的アプローチが捉えられない近似を用いて予測中の不確実性を定量化する。 将来の状態の不確実性に対する降雨重量と長期予測の影響について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-04T04:23:38Z)
• Evaluation of Machine Learning Techniques for Forecast Uncertainty Quantification [0.13999481573773068]
  アンサンブル予測は、これまでのところ、関連する予測を生成するための最も成功したアプローチであり、その不確実性を見積もっている。 アンサンブル予測の主な制限は、高い計算コストと異なる不確実性の源を捕捉し定量化することの難しさである。 本研究は,1つの決定論的予測のみを入力として,システムの修正状態と状態不確かさを予測するために訓練されたANNの性能を評価するための概念モデル実験である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-29T16:52:17Z)
• Dense Uncertainty Estimation [62.23555922631451]
  本稿では,ニューラルネットワークと不確実性推定手法について検討し,正確な決定論的予測と確実性推定の両方を実現する。 本研究では,アンサンブルに基づく手法と生成モデルに基づく手法の2つの不確実性推定法について検討し,それらの長所と短所を,完全/半端/弱度に制御されたフレームワークを用いて説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-13T01:23:48Z)
• A framework for probabilistic weather forecast post-processing across models and lead times using machine learning [3.1542695050861544]
  我々はNWPモデルと意思決定支援の「理想的な」予測とのギャップを埋める方法について述べる。 本研究では,各数値モデルの誤差プロファイルの学習にQuantile Regression Forestsを使用し,これを経験から得られた確率分布を予測に適用する。 第2に、これらの確率予測を量子平均化(quantile averaging)を用いて組み合わせ、第3に、集合量子化の間で補間して完全な予測分布を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-06T16:46:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。