論文の概要: Towards Hybrid Embedded Feature Selection and Classification Approach with Slim-TSF
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04542v1
- Date: Fri, 6 Sep 2024 18:12:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 22:10:46.391876
- Title: Towards Hybrid Embedded Feature Selection and Classification Approach with Slim-TSF
- Title（参考訳）: Slim-TSFを用いたハイブリッド組込み特徴選択と分類手法
- Authors: Anli Ji, Chetraj Pandey, Berkay Aydin,
- Abstract要約: 本研究の目的は、太陽フレアとその起源領域の隠れた関係と進化的特性を明らかにすることである。
True Skill Statistic (TSS) とHeidke Skill Score (HSS) の双方で平均5%の増加が認められた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traditional solar flare forecasting approaches have mostly relied on physics-based or data-driven models using solar magnetograms, treating flare predictions as a point-in-time classification problem. This approach has limitations, particularly in capturing the evolving nature of solar activity. Recognizing the limitations of traditional flare forecasting approaches, our research aims to uncover hidden relationships and the evolutionary characteristics of solar flares and their source regions. Our previously proposed Sliding Window Multivariate Time Series Forest (Slim-TSF) has shown the feasibility of usage applied on multivariate time series data. A significant aspect of this study is the comparative analysis of our updated Slim-TSF framework against the original model outcomes. Preliminary findings indicate a notable improvement, with an average increase of 5\% in both the True Skill Statistic (TSS) and Heidke Skill Score (HSS). This enhancement not only underscores the effectiveness of our refined methodology but also suggests that our systematic evaluation and feature selection approach can significantly advance the predictive accuracy of solar flare forecasting models.
- Abstract（参考訳）: 従来の太陽フレア予測手法は、主に太陽磁気グラムを用いた物理モデルやデータ駆動モデルに依存しており、フレア予測をポイント・イン・タイムの分類問題として扱う。
このアプローチには制限があり、特に太陽活動の進化する性質を捉えている。
本研究は,従来のフレア予測手法の限界を認識し,太陽フレアとその起源領域の隠れた関係と進化的特性を明らかにすることを目的とする。
これまで提案したスライディングウィンドウ多変量時系列フォレスト(Slim-TSF)は,多変量時系列データに適用可能な利用可能性を示した。
この研究の重要な側面は、Slim-TSFフレームワークのオリジナルのモデル結果に対する比較分析である。
また,True Skill Statistic (TSS) とHeidke Skill Score (HSS) のいずれにおいても平均56%の増加が認められた。
この拡張は、改良された手法の有効性を裏付けるだけでなく、我々の系統評価と特徴選択アプローチが太陽フレア予測モデルの予測精度を大幅に向上させることができることを示唆している。
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