論文の概要: Neural Networks with LSTM and GRU in Modeling Active Fires in the Amazon

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02681v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 13:11:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 18:26:46.818718
• Title: Neural Networks with LSTM and GRU in Modeling Active Fires in the Amazon
• Title（参考訳）: AmazonのアクティブファイアモデリングにおけるLSTMとGRUを用いたニューラルネットワーク
• Authors: Ramon Tavares,
• Abstract要約: 本研究では,ブラジルのアマゾンにあるAqua_M-T衛星によって検出された歴史的火点の時系列をモデル化し,予測するための包括的方法論を提案する。 このアプローチでは、Long Short-Term Memory(LSTM)とGated Recurrent Unit(GRU)アーキテクチャを組み合わせて、毎日検出された火点の月次蓄積を予測する、混合リカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルを採用している。
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• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents a comprehensive methodology for modeling and forecasting the historical time series of fire spots detected by the AQUA_M-T satellite in the Amazon, Brazil. The approach utilizes a mixed Recurrent Neural Network (RNN) model, combining Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) architectures to predict monthly accumulations of daily detected fire spots. A summary of the data revealed a consistent seasonality over time, with annual maximum and minimum fire spot values tending to repeat at the same periods each year. The primary objective is to verify whether the forecasts capture this inherent seasonality through rigorous statistical analysis. The methodology involved careful data preparation, model configuration, and training using cross-validation with two seeds, ensuring that the data generalizes well to the test and validation sets, and confirming the convergence of the model parameters. The results indicate that the mixed LSTM and GRU model offers improved accuracy in forecasting 12 months ahead, demonstrating its effectiveness in capturing complex temporal patterns and modeling the observed time series. This research significantly contributes to the application of deep learning techniques in environmental monitoring, specifically in fire spot forecasting. In addition to improving forecast accuracy, the proposed approach highlights the potential for adaptation to other time series forecasting challenges, opening new avenues for research and development in machine learning and natural phenomenon prediction. Keywords: Time Series Forecasting, Recurrent Neural Networks, Deep Learning.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ブラジルのアマゾンにあるAqua_M-T衛星によって検出された歴史的火点の時系列をモデル化し,予測するための包括的方法論を提案する。 このアプローチでは、Long Short-Term Memory(LSTM)とGated Recurrent Unit(GRU)アーキテクチャを組み合わせて、毎日検出された火点の月次蓄積を予測する、混合リカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルを採用している。 データの要約では、時間とともに一貫した季節性を示し、毎年最大値と最低値が同じ期間に繰り返される傾向にあった。 主な目的は、厳密な統計分析を通じて、予測が本質的な季節を捉えているかどうかを検証することである。 この手法は、2つのシードを用いたクロスバリデーションを用いた慎重なデータ準備、モデル構成、トレーニング、テストおよび検証セットへのデータの一般化を保証すること、モデルパラメータの収束を確認することを含む。 その結果,LSTMとGRUの混合モデルにより,12ヶ月前の予測精度が向上し,複雑な時間パターンの取得と観測時系列のモデル化に有効であることが示唆された。 本研究は, 深層学習技術の環境モニタリングへの応用に大きく貢献する。 提案手法は,予測精度の向上に加えて,他の時系列予測課題への適応の可能性を強調し,機械学習および自然現象予測における研究・開発のための新たな道を開く。 キーワード: 時系列予測、リカレントニューラルネットワーク、ディープラーニング。

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