論文の概要: RAINER: A Robust Ensemble Learning Grid Search-Tuned Framework for Rainfall Patterns Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16900v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 12:36:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:40:58.636444
• Title: RAINER: A Robust Ensemble Learning Grid Search-Tuned Framework for Rainfall Patterns Prediction
• Title（参考訳）: RAINER: 降雨パターン予測のための学習用グリッド検索調整フレームワーク
• Authors: Zhenqi Li, Junhao Zhong, Hewei Wang, Jinfeng Xu, Yijie Li, Jinjiang You, Jiayi Zhang, Runzhi Wu, Soumyabrata Dev,
• Abstract要約: 降雨予測のための頑健なアンサンブル学習グリッド探索調整フレームワーク(RAINER)を提案する。 RAINERには、outlier除去、欠落値の計算、次元削減など、包括的な機能エンジニアリングパイプラインが組み込まれている。 このフレームワークは、新しい気象特性を統合し、動的気象パターンを捉え、非学習数学的手法とさまざまな機械学習モデルを体系的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.789448578932614
• License:
• Abstract: Rainfall prediction remains a persistent challenge due to the highly nonlinear and complex nature of meteorological data. Existing approaches lack systematic utilization of grid search for optimal hyperparameter tuning, relying instead on heuristic or manual selection, frequently resulting in sub-optimal results. Additionally, these methods rarely incorporate newly constructed meteorological features such as differences between temperature and humidity to capture critical weather dynamics. Furthermore, there is a lack of systematic evaluation of ensemble learning techniques and limited exploration of diverse advanced models introduced in the past one or two years. To address these limitations, we propose a robust ensemble learning grid search-tuned framework (RAINER) for rainfall prediction. RAINER incorporates a comprehensive feature engineering pipeline, including outlier removal, imputation of missing values, feature reconstruction, and dimensionality reduction via Principal Component Analysis (PCA). The framework integrates novel meteorological features to capture dynamic weather patterns and systematically evaluates non-learning mathematical-based methods and a variety of machine learning models, from weak classifiers to advanced neural networks such as Kolmogorov-Arnold Networks (KAN). By leveraging grid search for hyperparameter tuning and ensemble voting techniques, RAINER achieves promising results within real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 降雨予測は、気象データの非常に非線形で複雑な性質のため、引き続き永続的な課題である。 既存のアプローチでは、最適パラメータチューニングのためのグリッドサーチの体系的な利用がなく、代わりにヒューリスティックまたは手動の選択に依存しており、しばしば準最適結果をもたらす。 また、気温と湿度の差など、新たに構築された気象学的特徴を組み込んで、重要な気象力学を捉えることは稀である。 さらに、アンサンブル学習手法の体系的評価や、過去1、2年間に導入された多様な高度なモデルの限定的な探索が欠如している。 これらの制約に対処するために,降雨予測のための堅牢なアンサンブル学習グリッド探索調整フレームワーク(RAINER)を提案する。 RAINERには、外れ値除去、欠落値の計算、特徴再構成、主成分分析(PCA)による次元削減など、包括的な機能エンジニアリングパイプラインが組み込まれている。 このフレームワークは、新しい気象学的特徴を統合して、動的気象パターンを捉えるとともに、弱い分類器からコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)のような高度なニューラルネットワークまで、非学習数学的手法とさまざまな機械学習モデルを体系的に評価する。 グリッド検索をハイパーパラメータチューニングとアンサンブル投票技術に活用することにより、RAINERは現実のデータセット内で有望な結果を達成する。

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