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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02681v2
• Date: Tue, 17 Sep 2024 02:12:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 21:19:40.187675
• 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活動点の歴史的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た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、毎日検出されたアクティブファイアスポットの月次蓄積を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study presents a comprehensive methodology for modeling and forecasting the historical time series of active fire spots detected by the AQUA\_M-T satellite in the Amazon, Brazil. The approach employs a mixed Recurrent Neural Network (RNN) model, combining Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) architectures to predict the monthly accumulations of daily detected active fire spots. Data analysis revealed a consistent seasonality over time, with annual maximum and minimum values tending to repeat at the same periods each year. The primary objective is to verify whether the forecasts capture this inherent seasonality through machine learning techniques. The methodology involved careful data preparation, model configuration, and training using cross-validation with two seeds, ensuring that the data generalizes well to both the test and validation sets for both seeds. The results indicate that the combined LSTM and GRU model delivers excellent forecasting performance, 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 forecasting active fire spots. The proposed approach highlights the potential for adaptation to other time series forecasting challenges, opening new opportunities for research and development in machine learning and prediction of natural phenomena. Keywords: Time Series Forecasting; Recurrent Neural Networks; Deep Learning.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,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活動点の歴史的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た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、毎日検出されたアクティブファイアスポットの月次蓄積を予測する。 データ分析の結果、一貫した季節性を示し、年間最大値と最低値が毎年同じ期間に繰り返される傾向があった。 主な目的は、予測が機械学習技術によってこの固有の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種の種子を用いたクロスバリデーションを用いたデータ準備,モデル構成,トレーニングを慎重に行い,両種子の試験および検証セットの両方にデータを一般化することを保証した。 その結果,LSTMモデルとGRUモデルを組み合わせることで予測性能が向上し,複雑な時間パターンを捕捉し,観測時系列をモデル化する効果が示された。 本研究は, 環境モニタリングにおける深層学習技術の適用, 特にアクティブファイアスポットの予測に大きく貢献する。 提案手法は,他の時系列予測課題への適応の可能性を強調し,機械学習の研究開発と自然現象の予測に新たな機会を開く。 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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