論文の概要: Back To The Future: A Hybrid Transformer-XGBoost Model for Action-oriented Future-proofing Nowcasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19832v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 08:53:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 09:06:38.152048
• Title: Back To The Future: A Hybrid Transformer-XGBoost Model for Action-oriented Future-proofing Nowcasting
• Title（参考訳）: 未来へのバック・トゥ・ザ・フューチャー:アクション指向の未来を守るハイブリッドトランスフォーマーXGBoostモデル
• Authors: Ziheng Sun,
• Abstract要約: 映画『バック・トゥ・ザ・フューチャー』にインスパイアされた本研究では、革新的な適応型放送手法を探求する。 映画では、キャラクターは時間をかけて過去の出来事を操り、より良い未来を創り出す。 我々のフレームワークは、現在の状況を予測し、調整するために未来に関する予測的な洞察を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Inspired by the iconic movie Back to the Future, this paper explores an innovative adaptive nowcasting approach that reimagines the relationship between present actions and future outcomes. In the movie, characters travel through time to manipulate past events, aiming to create a better future. Analogously, our framework employs predictive insights about the future to inform and adjust present conditions. This dual-stage model integrates the forecasting power of Transformers (future visionary) with the interpretability and efficiency of XGBoost (decision maker), enabling a seamless loop of future prediction and present adaptation. Through experimentation with meteorological datasets, we demonstrate the framework's advantage in achieving more accurate forecasting while guiding actionable interventions for real-time applications.
• Abstract（参考訳）: 象徴的な映画『バック・トゥ・ザ・フューチャー』にインスパイアされた本研究では、現在の行動と今後の成果との関係を再考する革新的適応型放送手法を探求する。 映画では、キャラクターは時間をかけて過去の出来事を操り、より良い未来を創り出す。 アナロジカルに、我々のフレームワークは未来に関する予測的な洞察を用いて、現状を知らせ、調整する。 この2段階モデルでは、トランスフォーマーの予測能力とXGBoostの解釈性と効率を統合し、将来の予測と現在の適応のシームレスなループを可能にする。 気象データセットを用いた実験を通じて、リアルタイムアプリケーションに対する実用的な介入を誘導しながら、より正確な予測を実現する上で、このフレームワークの利点を実証する。

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