論文の概要: A Novel Hybrid Approach for Tornado Prediction in the United States: Kalman-Convolutional BiLSTM with Multi-Head Attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02751v1
- Date: Mon, 5 Aug 2024 18:11:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-07 15:58:20.609355
- Title: A Novel Hybrid Approach for Tornado Prediction in the United States: Kalman-Convolutional BiLSTM with Multi-Head Attention
- Title（参考訳）: 米国における竜巻予測の新しいハイブリッドアプローチ:マルチヘッド注意Kalman-Convolutional BiLSTM
- Authors: Jiawei Zhou,
- Abstract要約: 竜巻は最も激しい大気渦現象の1つであり、検出と予測に重大な課題を提起している。
地上観測やレーダーデータに大きく依存する従来の手法は、遠距離での精度の低下や偽陽性率の上昇といった問題によって制限されている。
本研究では,Multi-Radar Multi-Sensor(MRMS)システムからSeamless Hybrid Scan Reflectivityデータセットを用いて精度を向上させる。
Kalman-Convolutional BiLSTMとMulti-Head Attentionというハイブリッドモデルを導入し、動的状態推定を改善し、データ内の空間的および時間的依存関係をキャプチャする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.51657235413336
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tornadoes are among the most intense atmospheric vortex phenomena and pose significant challenges for detection and forecasting. Conventional methods, which heavily depend on ground-based observations and radar data, are limited by issues such as decreased accuracy over greater distances and a high rate of false positives. To address these challenges, this study utilizes the Seamless Hybrid Scan Reflectivity (SHSR) dataset from the Multi-Radar Multi-Sensor (MRMS) system, which integrates data from multiple radar sources to enhance accuracy. A novel hybrid model, the Kalman-Convolutional BiLSTM with Multi-Head Attention, is introduced to improve dynamic state estimation and capture both spatial and temporal dependencies within the data. This model demonstrates superior performance in precision, recall, F1-Score, and accuracy compared to methods such as K-Nearest Neighbors (KNN) and LightGBM. The results highlight the considerable potential of advanced machine learning techniques to improve tornado prediction and reduce false alarm rates. Future research will focus on expanding datasets, exploring innovative model architectures, and incorporating large language models (LLMs) to provide deeper insights. This research introduces a novel model for tornado prediction, offering a robust framework for enhancing forecasting accuracy and public safety.
- Abstract（参考訳）: 竜巻は最も激しい大気渦現象の1つであり、検出と予測に重大な課題を提起している。
地上観測やレーダーデータに大きく依存する従来の手法は、遠距離での精度の低下や偽陽性率の上昇といった問題によって制限されている。
これらの課題に対処するために、マルチレーダーマルチセンサー(MRMS)システムからシームレスハイブリッドスキャン反射率(SHSR)データセットを用いて、複数のレーダからのデータを統合して精度を高める。
Kalman-Convolutional BiLSTMとMulti-Head Attentionというハイブリッドモデルを導入し、動的状態推定を改善し、データ内の空間的および時間的依存関係をキャプチャする。
このモデルは、K-Nearest Neighbors (KNN) や LightGBM などの手法と比較して、精度、リコール、F1スコア、精度において優れた性能を示す。
この結果は、竜巻予測を改善し、誤警報率を減らすための高度な機械学習技術の可能性を強調している。
今後の研究は、データセットの拡大、革新的なモデルアーキテクチャの探求、そしてより深い洞察を提供するために大規模な言語モデル(LLM)の導入に焦点を当てる。
本研究は竜巻予測の新しいモデルを導入し,予測精度と公衆安全を向上するための堅牢な枠組みを提供する。
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