論文の概要: Predictive Analytics of Air Alerts in the Russian-Ukrainian War

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14625v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 22:58:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:04:45.790047
• Title: Predictive Analytics of Air Alerts in the Russian-Ukrainian War
• Title（参考訳）: ロシア・ウクライナ戦争におけるエアアラートの予測分析
• Authors: Demian Pavlyshenko, Bohdan Pavlyshenko,
• Abstract要約: 本稿は、2022年2月24日に起きたロシア・ウクライナ戦争における航空警報の探索的データ分析と予測分析のアプローチについて考察する。 その結果、地域内のアラートは相互に相関し、地理空間パターンを持ち、予測モデルを構築することが可能であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The paper considers exploratory data analysis and approaches in predictive analytics for air alerts during the Russian-Ukrainian war which broke out on Feb 24, 2022. The results illustrate that alerts in regions correlate with one another and have geospatial patterns which make it feasible to build a predictive model which predicts alerts that are expected to take place in a certain region within a specified time period. The obtained results show that the alert status in a particular region is highly dependable on the features of its adjacent regions. Seasonality features like hours, days of a week and months are also crucial in predicting the target variable. Some regions highly rely on the time feature which equals to a number of days from the initial date of the dataset. From this, we can deduce that the air alert pattern changes throughout the time.
• Abstract（参考訳）: 本稿は、2022年2月24日に起きたロシア・ウクライナ戦争における航空警報の探索的データ分析と予測分析のアプローチについて考察する。 その結果、地域内のアラートは相互に関連し、特定の時間内に特定の地域で発生すると予測されるアラートを予測する予測モデルを構築することが可能な地理空間パターンを持つことがわかった。 その結果,特定領域の警報状況は,隣接領域の特徴に大きく依存していることが判明した。 時間、週、月などの季節的特徴も、ターゲット変数を予測する上で重要である。 一部のリージョンでは、データセットの初期日時から数日間に相当する時間機能に強く依存している。 このことから、空気警報パターンは時間とともに変化すると推測できる。

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