論文の概要: Estimation of spatio-temporal extremes via generative neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08668v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 16:57:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 16:30:47.708315
• Title: Estimation of spatio-temporal extremes via generative neural networks
• Title（参考訳）: 生成ニューラルネットワークによる時空間極値の推定
• Authors: Christopher Bülte, Lisa Leimenstoll, Melanie Schienle,
• Abstract要約: 利用可能なデータが少ない空間的極端を解析するための統一的なアプローチを提供する。 生成ニューラルネットワークの最近の発展を活用して、完全なサンプルベースの分布を予測する。 提案手法は,複数のシミュレーションされた最大安定過程を適合させて検証し,高精度なアプローチを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent methods in modeling spatial extreme events have focused on utilizing parametric max-stable processes and their underlying dependence structure. In this work, we provide a unified approach for analyzing spatial extremes with little available data by estimating the distribution of model parameters or the spatial dependence directly. By employing recent developments in generative neural networks we predict a full sample-based distribution, allowing for direct assessment of uncertainty regarding model parameters or other parameter dependent functionals. We validate our method by fitting several simulated max-stable processes, showing a high accuracy of the approach, regarding parameter estimation, as well as uncertainty quantification. Additional robustness checks highlight the generalization and extrapolation capabilities of the model, while an application to precipitation extremes across Western Germany demonstrates the usability of our approach in real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 空間的極端事象をモデル化する最近の手法は、パラメトリックな最大安定過程とその基盤となる依存構造の利用に焦点を当てている。 本研究では,モデルパラメータの分布や空間依存を直接推定することにより,利用可能なデータが少ない空間的極端を解析するための統一的なアプローチを提案する。 生成ニューラルネットワークの最近の発展を活用して、完全なサンプルベースの分布を予測し、モデルパラメータやその他のパラメータ依存関数に関する不確実性を直接評価する。 提案手法は,パラメータ推定や不確かさの定量化など,複数のシミュレーションされた最大安定過程を適合させて検証する。 さらなるロバスト性チェックでは、モデルの一般化と外挿能力が強調される一方、西ドイツ全域で極度の降水への適用は、我々のアプローチが現実のシナリオで有用であることを実証している。

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