論文の概要: Enhancing Multivariate Time Series-based Solar Flare Prediction with Multifaceted Preprocessing and Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14016v1
• Date: Sat, 21 Sep 2024 05:00:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 04:06:38.358763
• Title: Enhancing Multivariate Time Series-based Solar Flare Prediction with Multifaceted Preprocessing and Contrastive Learning
• Title（参考訳）: 多面前処理とコントラスト学習による多変量時系列太陽フレア予測の強化
• Authors: MohammadReza EskandariNasab, Shah Muhammad Hamdi, Soukaina Filali Boubrahimi,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9374652839580181
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate solar flare prediction is crucial due to the significant risks that intense solar flares pose to astronauts, space equipment, and satellite communication systems. Our research enhances solar flare prediction by utilizing advanced data preprocessing and classification methods on a multivariate time series-based dataset of photospheric magnetic field parameters. First, our study employs a novel preprocessing pipeline that includes missing value imputation, normalization, balanced sampling, near decision boundary sample removal, and feature selection to significantly boost prediction accuracy. Second, we integrate contrastive learning with a GRU regression model to develop a novel classifier, termed ContReg, which employs dual learning methodologies, thereby further enhancing prediction performance. To validate the effectiveness of our preprocessing pipeline, we compare and demonstrate the performance gain of each step, and to demonstrate the efficacy of the ContReg classifier, we compare its performance to that of sequence-based deep learning architectures, machine learning models, and findings from previous studies. Our results illustrate exceptional True Skill Statistic (TSS) scores, surpassing previous methods and highlighting the critical role of precise data preprocessing and classifier development in time series-based solar flare prediction.
• Abstract（参考訳）: 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、光球磁場パラメータの多変量時系列に基づくデータセット上での高度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。 まず,予測精度を著しく向上させるために,新しい前処理パイプラインを用いて,値計算の欠如,正規化,サンプリングの均衡化,境界近傍のサンプル除去,特徴の選択を行った。 第2に,比較学習をGRU回帰モデルと統合し,二元学習手法を用いた新しい分類器 ContReg を開発し,予測性能をさらに向上させる。 予備処理パイプラインの有効性を検証するため,各ステップの性能向上を比較し,ContReg分類器の有効性を示すため,その性能をシーケンスベースディープラーニングアーキテクチャ,機械学習モデル,過去の研究結果と比較した。 本研究は,従来の手法を超越し,時系列に基づく太陽フレア予測における高精度データ前処理と分類器開発の重要な役割を浮き彫りにした,異例のTrue Skill Statistic (TSS) スコアを示す。

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