論文の概要: NourishNet: Proactive Severity State Forecasting of Food Commodity Prices for Global Warning Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00698v1
• Date: Sun, 30 Jun 2024 13:43:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 01:57:25.950978
• Title: NourishNet: Proactive Severity State Forecasting of Food Commodity Prices for Global Warning Systems
• Title（参考訳）: NourishNet:温暖化対策のための食品商品価格予測
• Authors: Sydney Balboni, Grace Ivey, Brett Storoe, John Cisler, Tyge Plater, Caitlyn Grant, Ella Bruce, Benjamin Paulson,
• Abstract要約: 世界的な食品商品の価格変動は、食品市場の破壊の可能性を示す重要なシグナルである。 FAOは以前、食品価格の積極的な予測のための洗練された統計フレームワークを開発した。 本研究は,堅牢な価格セキュリティ指標と最先端のディープラーニング(DL)手法を統合することにより,これらの基盤の上に構築されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Price volatility in global food commodities is a critical signal indicating potential disruptions in the food market. Understanding forthcoming changes in these prices is essential for bolstering food security, particularly for nations at risk. The Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) previously developed sophisticated statistical frameworks for the proactive prediction of food commodity prices, aiding in the creation of global early warning systems. These frameworks utilize food security indicators to produce accurate forecasts, thereby facilitating preparations against potential food shortages. Our research builds on these foundations by integrating robust price security indicators with cutting-edge deep learning (DL) methodologies to reveal complex interdependencies. DL techniques examine intricate dynamics among diverse factors affecting food prices. Through sophisticated time-series forecasting models coupled with a classification model, our approach enhances existing models to better support communities worldwide in advancing their food security initiatives.
• Abstract（参考訳）: 世界的な食品商品の価格変動は、食品市場の破壊の可能性を示す重要なシグナルである。 これらの価格の今後の変化を理解することは、特に危険にさらされている国において、食料安全保障の強化に不可欠である。 国連食糧農業機関(FAO)は以前、世界的な早期警戒システムの構築を支援するために、食品価格の積極的な予測のための洗練された統計的枠組みを開発した。 これらの枠組みは、食料安全保障指標を利用して正確な予測を作成し、潜在的な食糧不足に備える準備を容易にする。 我々の研究は、これらの基盤の上に、複雑な相互依存を明らかにするために、堅牢な価格セキュリティ指標と最先端のディープラーニング(DL)方法論を統合することによって構築されている。 DL技術は、食品価格に影響を及ぼす様々な要因の複雑なダイナミクスを調べる。 分類モデルと組み合わされた洗練された時系列予測モデルにより,我々のアプローチは既存のモデルを強化し,地域社会の食料安全保障の推進を支援する。

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