論文の概要: The geomagnetic storm and Kp prediction using Wasserstein transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23102v1
• Date: Sat, 29 Mar 2025 14:39:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:56.937833
• Title: The geomagnetic storm and Kp prediction using Wasserstein transformer
• Title（参考訳）: ワッサーシュタイン変圧器を用いた地磁気嵐とKp予測
• Authors: Beibei Li,
• Abstract要約: 不均一なデータソースを統合することで,3日と5日の惑星Kp指数を予測する新しい枠組みを提案する。 重要な革新は、ワッサーシュタイン距離を変換器に組み入れることと、モダリティ間の確率分布を整列させる損失関数である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1272369832509876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The accurate forecasting of geomagnetic activity is important. In this work, we present a novel multimodal Transformer based framework for predicting the 3 days and 5 days planetary Kp index by integrating heterogeneous data sources, including satellite measurements, solar images, and KP time series. A key innovation is the incorporation of the Wasserstein distance into the transformer and the loss function to align the probability distributions across modalities. Comparative experiments with the NOAA model demonstrate performance, accurately capturing both the quiet and storm phases of geomagnetic activity. This study underscores the potential of integrating machine learning techniques with traditional models for improved real time forecasting.
• Abstract（参考訳）: 地磁気活動の正確な予測は重要である。 本研究では、衛星計測、太陽画像、KP時系列を含む異種データソースを統合することで、3日間、5日間の惑星Kp指数を予測するための新しいマルチモーダルトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。 重要な革新は、ワッサーシュタイン距離を変換器に組み入れることと、モダリティ間の確率分布を整列させる損失関数である。 NOAAモデルとの比較実験は、静電気活動の静電気と嵐の両方の位相を正確に捉えた性能を示す。 本研究は,機械学習技術を従来のモデルと統合し,リアルタイム予測を改善する可能性を明らかにする。

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