論文の概要: Forecasting Volcanic Radiative Power (VPR) at Fuego Volcano Using Bayesian Regularized Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21803v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 04:15:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:31:57.064140
• Title: Forecasting Volcanic Radiative Power (VPR) at Fuego Volcano Using Bayesian Regularized Neural Network
• Title（参考訳）: ベイジアン正規化ニューラルネットワークを用いた船越火山の火山放射パワー予測
• Authors: Snehamoy Chatterjee, Greg Waite, Sidike Paheding, Luke Bowman,
• Abstract要約: 本研究では,福島火山の過去のデータをもとに,ベイズ正規化ニューラルネットワーク(BRNN)を用いて将来の火山放射力(VPR)の予測を行う。 BRNNは最小平均二乗誤差(1.77E+16)と最高R二乗値0.50)を達成する 発見は、火山活動予測の進展における機械学習モデル、特にBRNNの可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Forecasting volcanic activity is critical for hazard assessment and risk mitigation. Volcanic Radiative Power (VPR), derived from thermal remote sensing data, serves as an essential indicator of volcanic activity. In this study, we employ Bayesian Regularized Neural Networks (BRNN) to predict future VPR values based on historical data from Fuego Volcano, comparing its performance against Scaled Conjugate Gradient (SCG) and Levenberg-Marquardt (LM) models. The results indicate that BRNN outperforms SCG and LM, achieving the lowest mean squared error (1.77E+16) and the highest R-squared value (0.50), demonstrating its superior ability to capture VPR variability while minimizing overfitting. Despite these promising results, challenges remain in improving the model's predictive accuracy. Future research should focus on integrating additional geophysical parameters, such as seismic and gas emission data, to enhance forecasting precision. The findings highlight the potential of machine learning models, particularly BRNN, in advancing volcanic activity forecasting, contributing to more effective early warning systems for volcanic hazards.
• Abstract（参考訳）: 火山活動の予測は危険評価とリスク軽減に重要である。 熱リモートセンシングデータから得られた火山放射力(VPR)は火山活動の重要な指標である。 本研究では,Fuego Volcanoの過去のデータに基づいてベイズ正規化ニューラルネットワーク(BRNN)を用いて将来のVPR値を予測し,その性能をスケール共役勾配(SCG)モデルとレバンス・マルカルト(LM)モデルと比較する。 その結果、BRNN は SCG と LM より優れており、平均二乗誤差 (1.77E+16) と R-二乗値 (0.50) が最低であり、オーバーフィッティングを最小化しながら VPR の変動を捉える能力に優れていたことが示唆された。 これらの有望な結果にもかかわらず、モデルの予測精度を改善する上での課題は残る。 今後の研究は、予測精度を高めるために、地震やガス排出データなどの追加の物理パラメータを統合することに集中すべきである。 この発見は、火山活動予測の進展における機械学習モデル、特にBRNNの可能性を浮き彫りにしており、火山の危険に対するより効果的な早期警戒システムに寄与している。

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