論文の概要: Marine Chlorophyll Prediction and Driver Analysis based on LSTM-RF Hybrid Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05260v1
• Date: Thu, 07 Aug 2025 10:55:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.825419
• Title: Marine Chlorophyll Prediction and Driver Analysis based on LSTM-RF Hybrid Models
• Title（参考訳）: LSTM-RFハイブリッドモデルに基づく海洋クロロフィル予測とドライバ解析
• Authors: Zhouyao Qian, Yang Chen, Baodian Li, Shuyi Zhang, Zhen Tian, Gongsen Wang, Tianyue Gu, Xinyu Zhou, Huilin Chen, Xinyi Li, Hao Zhu, Shuyao Zhang, Zongheng Li, Siyuan Wang,
• Abstract要約: 海洋クロロフィル濃度は生態系の健康と炭素循環の強さの重要な指標である。 本稿では,LSTMとRFの利点を組み合わせたLSTM-RFハイブリッドモデルを提案する。 実験の結果,LSTM-RFモデルではR2は0.5386,MSEは0.005806,MAEは0.057147であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.4231225691788
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Marine chlorophyll concentration is an important indicator of ecosystem health and carbon cycle strength, and its accurate prediction is crucial for red tide warning and ecological response. In this paper, we propose a LSTM-RF hybrid model that combines the advantages of LSTM and RF, which solves the deficiencies of a single model in time-series modelling and nonlinear feature portrayal. Trained with multi-source ocean data(temperature, salinity, dissolved oxygen, etc.), the experimental results show that the LSTM-RF model has an R^2 of 0.5386, an MSE of 0.005806, and an MAE of 0.057147 on the test set, which is significantly better than using LSTM (R^2 = 0.0208) and RF (R^2 =0.4934) alone , respectively. The standardised treatment and sliding window approach improved the prediction accuracy of the model and provided an innovative solution for high-frequency prediction of marine ecological variables.
• Abstract（参考訳）: 海洋クロロフィル濃度は生態系の健康と炭素循環の強さの重要な指標であり、その正確な予測は赤潮警報と生態応答にとって重要である。 本稿では,LSTMとRFの利点を組み合わせたLSTM-RFハイブリッドモデルを提案する。 多ソース海洋データ(温度、塩分濃度、溶存酸素等)を用いて訓練した結果、LSTM-RFモデルは、それぞれLSTM (R^2 = 0.0208) とRF (R^2 =0.4934) を単独で使用するよりも、試験セット上のR^2の0.5386、MSEの0.005806、MAEの0.057147を有することが示された。 標準化された処理およびスライディングウインドウアプローチによりモデルの予測精度が向上し、海洋生態学変数の高周波予測のための革新的なソリューションが提供された。

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