論文の概要: QGAPHEnsemble : Combining Hybrid QLSTM Network Ensemble via Adaptive Weighting for Short Term Weather Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10866v1
• Date: Sat, 18 Jan 2025 20:18:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:21:37.288282
• Title: QGAPHEnsemble : Combining Hybrid QLSTM Network Ensemble via Adaptive Weighting for Short Term Weather Forecasting
• Title（参考訳）: QGAPHアンサンブル : 短期気象予報のための適応重み付けによるハイブリッドQLSTMネットワークアンサンブルの組み合わせ
• Authors: Anuvab Sen, Udayon Sen, Mayukhi Paul, Apurba Prasad Padhy, Sujith Sai, Aakash Mallik, Chhandak Mallick,
• Abstract要約: 本研究は,高度な機械学習技術を用いた実践的有効性を強調した。 本モデルでは,気象予測の精度と信頼性が大幅に向上したことを示す。 本稿では,天気予報タスクの性能向上のために,最適化アンサンブル技術の重要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Accurate weather forecasting holds significant importance, serving as a crucial tool for decision-making in various industrial sectors. The limitations of statistical models, assuming independence among data points, highlight the need for advanced methodologies. The correlation between meteorological variables necessitate models capable of capturing complex dependencies. This research highlights the practical efficacy of employing advanced machine learning techniques proposing GenHybQLSTM and BO-QEnsemble architecture based on adaptive weight adjustment strategy. Through comprehensive hyper-parameter optimization using hybrid quantum genetic particle swarm optimisation algorithm and Bayesian Optimization, our model demonstrates a substantial improvement in the accuracy and reliability of meteorological predictions through the assessment of performance metrics such as MSE (Mean Squared Error) and MAPE (Mean Absolute Percentage Prediction Error). The paper highlights the importance of optimized ensemble techniques to improve the performance the given weather forecasting task.
• Abstract（参考訳）: 正確な天気予報は重要であり、様々な産業分野における意思決定の重要なツールとなっている。 データポイント間の独立性を想定した統計モデルの制限は、高度な方法論の必要性を浮き彫りにする。 気象変数間の相関は、複雑な依存関係をキャプチャできるモデルを必要とする。 本研究は、適応重み調整戦略に基づくGenHybQLSTMとBO-QEnsembleアーキテクチャを提案する高度な機械学習技術を用いた実用的有効性を強調した。 MSE (Mean Squared Error) やMAPE (Mean Absolute Percentage Prediction Error) などの性能指標を評価することにより, 気象予測の精度と信頼性を大幅に向上することを示す。 本稿では,天気予報タスクの性能向上のために,最適化アンサンブル技術の重要性を強調した。

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