論文の概要: Advancing Machine Learning for Stellar Activity and Exoplanet Period Rotation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05482v1
- Date: Mon, 9 Sep 2024 10:25:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 15:00:05.372187
- Title: Advancing Machine Learning for Stellar Activity and Exoplanet Period Rotation
- Title（参考訳）: 恒星活動と太陽系外惑星周期回転のための強化機械学習
- Authors: Fatemeh Fazel Hesar, Bernard Foing, Ana M. Heras, Mojtaba Raouf, Victoria Foing, Shima Javanmardi, Fons J. Verbeek,
- Abstract要約: 本研究では、NASAケプラーミッションで得られた補正光曲線データから、機械学習モデルを用いて恒星回転周期を推定した。
従来の方法では、光曲線データにおけるノイズや変動性のために、回転周期を正確に見積もることに苦労することが多い。
我々は、決定木、ランダムフォレスト、K-Nearest Neighbors、Gradient Boostingなどの機械学習アルゴリズムを採用し、予測精度とロバスト性を改善するためにVoting Ensembleアプローチを利用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3926357402982764
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study applied machine learning models to estimate stellar rotation periods from corrected light curve data obtained by the NASA Kepler mission. Traditional methods often struggle to estimate rotation periods accurately due to noise and variability in the light curve data. The workflow involved using initial period estimates from the LS-Periodogram and Transit Least Squares techniques, followed by splitting the data into training, validation, and testing sets. We employed several machine learning algorithms, including Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, and Gradient Boosting, and also utilized a Voting Ensemble approach to improve prediction accuracy and robustness. The analysis included data from multiple Kepler IDs, providing detailed metrics on orbital periods and planet radii. Performance evaluation showed that the Voting Ensemble model yielded the most accurate results, with an RMSE approximately 50\% lower than the Decision Tree model and 17\% better than the K-Nearest Neighbors model. The Random Forest model performed comparably to the Voting Ensemble, indicating high accuracy. In contrast, the Gradient Boosting model exhibited a worse RMSE compared to the other approaches. Comparisons of the predicted rotation periods to the photometric reference periods showed close alignment, suggesting the machine learning models achieved high prediction accuracy. The results indicate that machine learning, particularly ensemble methods, can effectively solve the problem of accurately estimating stellar rotation periods, with significant implications for advancing the study of exoplanets and stellar astrophysics.
- Abstract（参考訳）: 本研究では、NASAケプラーミッションで得られた補正光曲線データから、機械学習モデルを用いて恒星回転周期を推定した。
従来の方法では、光曲線データにおけるノイズや変動性のために、回転周期を正確に見積もることに苦労することが多い。
LS-PeriodogramとTransit Least Squaresのテクニックからの最初の期間見積を使用して、データをトレーニング、検証、テストセットに分割するワークフロー。
我々は、決定木、ランダムフォレスト、K-Nearest Neighbors、Gradient Boostingなどの機械学習アルゴリズムを採用し、予測精度とロバスト性を改善するためにVoting Ensembleアプローチを利用した。
この分析には、複数のケプラーIDからのデータが含まれており、軌道周期と惑星半径に関する詳細な指標を提供している。
評価の結果,投票アンサンブルモデルが最も正確であり,RMSEは決定木モデルより約50倍,K-Nearest Neighborsモデルより17倍低いことがわかった。
ランダムフォレストモデルは投票アンサンブルと互換性があり、精度が高いことを示している。
対照的に、グラディエントブースティングモデルは他のアプローチと比べてRMSEが劣っている。
予測回転周期と測光基準周期を比較した結果,機械学習モデルでは高い予測精度が得られた。
結果は、特にアンサンブル法は、恒星の自転周期を正確に推定する問題を効果的に解き、太陽系外惑星や恒星天体物理学の研究を進める上で重要な意味を持つことを示している。
関連論文リスト
- Supervised Score-Based Modeling by Gradient Boosting [49.556736252628745]
本稿では,スコアマッチングを組み合わせた勾配向上アルゴリズムとして,SSM(Supervised Score-based Model)を提案する。
推測時間と予測精度のバランスをとるため,SSMの学習とサンプリングに関する理論的解析を行った。
我々のモデルは、精度と推測時間の両方で既存のモデルより優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-02T07:06:53Z) - Enhancing Multivariate Time Series-based Solar Flare Prediction with Multifaceted Preprocessing and Contrastive Learning [0.9374652839580181]
正確な太陽フレア予測は、宇宙飛行士、宇宙機器、衛星通信システムに強い太陽フレアがもたらす重大なリスクのために重要である。
本研究は、先進的なデータ前処理と分類手法を利用して、太陽フレア予測を強化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-21T05:00:34Z) - Detecting and Classifying Flares in High-Resolution Solar Spectra with Supervised Machine Learning [0.0]
本稿では,太陽フレアを教師あり機械学習の助けを借りて分類する標準化手法を提案する。
RHESSIミッションのフレアデータと、HARPS-N機器の太陽光スペクトルを用いて、いくつかの教師付き機械学習モデルを訓練した。
最も訓練されたモデルでは、平均集計精度スコアが0.65であり、非フレアクラスと弱フレアクラスではカテゴリ精度スコアが0.70以上である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-21T18:52:03Z) - LADDER: Revisiting the Cosmic Distance Ladder with Deep Learning Approaches and Exploring its Applications [1.4330510916280879]
LADDERはパンテオンIa型超新星の観測データに基づいて訓練されている。
宇宙論的な文脈における我々の手法の応用を実証し、一貫性チェックのためのモデルに依存しないツールとして機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-30T14:06:09Z) - Federated Learning with Projected Trajectory Regularization [65.6266768678291]
フェデレーション学習は、ローカルデータを共有せずに、分散クライアントから機械学習モデルの共同トレーニングを可能にする。
連合学習における重要な課題の1つは、クライアントにまたがる識別できない分散データを扱うことである。
本稿では,データ問題に対処するための予測軌道正則化(FedPTR)を備えた新しいフェデレーション学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T02:12:08Z) - Towards Continually Learning Application Performance Models [1.2278517240988065]
機械学習ベースのパフォーマンスモデルは、重要なジョブスケジューリングとアプリケーションの最適化決定を構築するために、ますます使われています。
伝統的に、これらのモデルは、より多くのサンプルが時間とともに収集されるため、データ分布が変化しないと仮定する。
本研究では,分布のドリフトを考慮した継続的な学習性能モデルを構築し,破滅的な忘れを軽減し,一般化性を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-25T20:48:46Z) - Improving Astronomical Time-series Classification via Data Augmentation
with Generative Adversarial Networks [1.2891210250935146]
本稿では,GAN(Generative Adrial Networks)に基づくデータ拡張手法を提案する。
変動星の分類精度は、合成データによるトレーニングや実データによるテストで著しく向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-13T16:39:54Z) - Distributionally Robust Models with Parametric Likelihood Ratios [123.05074253513935]
3つの単純なアイデアにより、より広いパラメトリックな確率比のクラスを用いてDROでモデルを訓練することができる。
パラメトリック逆数を用いてトレーニングしたモデルは、他のDROアプローチと比較して、サブポピュレーションシフトに対して一貫して頑健であることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-13T12:43:12Z) - Physics Informed Shallow Machine Learning for Wind Speed Prediction [66.05661813632568]
イタリアの32カ所の標高10mの風速計から観測された大量の風のデータセットを分析した。
我々は、過去の風の履歴を用いて教師あり学習アルゴリズムを訓練し、その価値を将来予測する。
最適設計と性能は場所によって異なることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-01T14:55:10Z) - ALT-MAS: A Data-Efficient Framework for Active Testing of Machine
Learning Algorithms [58.684954492439424]
少量のラベル付きテストデータのみを用いて機械学習モデルを効率的にテストする新しいフレームワークを提案する。
ベイズニューラルネットワーク(bnn)を用いたモデルアンダーテストの関心指標の推定が目的である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-11T12:14:04Z) - Machine Learning Pipeline for Pulsar Star Dataset [58.720142291102135]
この作業は、最も一般的な機械学習(ML)アルゴリズムをまとめるものだ。
目的は、不均衡なデータの集合から得られた結果のレベルの比較を行うことである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-03T23:35:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。