Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive Rainfall Forecasting from Multiple Geographical Models Using Matrix Profile and Ensemble Learning

論文の概要: Adaptive Rainfall Forecasting from Multiple Geographical Models Using Matrix Profile and Ensemble Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08277v2
Date: Fri, 12 Sep 2025 07:00:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-15 12:05:48.64712
Title: Adaptive Rainfall Forecasting from Multiple Geographical Models Using Matrix Profile and Ensemble Learning
Title（参考訳）: 行列プロファイルとアンサンブル学習を用いた複数地形モデルからの適応降雨予測
Authors: Dung T. Tran, Huyen Ngoc Huyen, Hong Nguyen, Xuan-Vu Phan, Nam-Phong Nguyen,
Abstract要約: 本稿では, 行列プロファイルに基づく重み付きアンサンブル (MPWE) を提案する。ベトナムの8大流域の降水量予測を用いてMPWEを評価し,5つの予測地平線にまたがる。実験の結果,MPWEは予測誤差の平均値と標準偏差を一貫して達成していることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9786690381850356
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Rainfall forecasting in Vietnam is highly challenging due to its diverse climatic conditions and strong geographical variability across river basins, yet accurate and reliable forecasts are vital for flood management, hydropower operation, and disaster preparedness. In this work, we propose a Matrix Profile-based Weighted Ensemble (MPWE), a regime-switching framework that dynamically captures covariant dependencies among multiple geographical model forecasts while incorporating redundancy-aware weighting to balance contributions across models. We evaluate MPWE using rainfall forecasts from eight major basins in Vietnam, spanning five forecast horizons (1 hour and accumulated rainfall over 12, 24, 48, 72, and 84 hours). Experimental results show that MPWE consistently achieves lower mean and standard deviation of prediction errors compared to geographical models and ensemble baselines, demonstrating both improved accuracy and stability across basins and horizons.
Abstract（参考訳）: ベトナムの降雨予測は、多様な気候条件と河川流域の地理的変動が強いため非常に困難であるが、洪水管理、水力発電、災害対策には正確で信頼性の高い予測が不可欠である。本研究では,複数の地理的モデル予測間の共変依存性を動的にキャプチャし,モデル間のコントリビューションのバランスをとるための冗長性認識重み付けを取り入れた,行列プロファイルに基づく重み付きアンサンブル(MPWE)を提案する。ベトナムの8大盆地の降水量予測をMPWEで評価し,5つの予測地平線(12時間,24時間,48時間,72時間,84時間)にまたがった。実験の結果,MPWEは地理的モデルやアンサンブルベースラインと比較して予測誤差の平均値と標準値の偏差を一貫して達成し,流域と地平線をまたいだ精度と安定性の両立を実証した。

関連論文リスト

Bridging the Gap Between Bayesian Deep Learning and Ensemble Weather Forecasts [100.26854618129039]
天気予報は、大気のカオス的な性質によって根本的に挑戦されている。ベイジアンディープラーニング(BDL)の最近の進歩は、有望だがしばしば非接続な代替手段を提供する。気象予報のための統合型BDLフレームワークにより,これらのパラダイムを橋渡しする。
論文参考訳（メタデータ） (2025-11-18T07:49:52Z)
How Effective Are Time-Series Models for Precipitation Nowcasting? A Comprehensive Benchmark for GNSS-based Precipitation Nowcasting [18.312964316878283]
RainfallBenchは、降水量計用に設計されたベンチマークである。このデータセットは、6つの必須変数の時間間隔で記録された5年間の気象観測から導かれる。降水性水蒸気(PWV)は、他のデータセットにない降雨の重要な指標である。
論文参考訳（メタデータ） (2025-09-28T03:21:24Z)
Wavelet-SARIMA-Transformer: A Hybrid Model for Rainfall Forecasting [0.0]
本研究は,1971年から2023年の間にインド北東部の5つの気象区分にまたがる月間降雨量の予測を行うハイブリッドウェーブレットSARIMAトランスフォーマー(WST)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2025-09-15T13:27:19Z)
OneForecast: A Universal Framework for Global and Regional Weather Forecasting [67.61381313555091]
本稿では,グラフニューラルネットワークに基づくグローバルなネスト型気象予報フレームワーク(OneForecast)を提案する。動的システムパースペクティブとマルチグリッド理論を組み合わせることで,マルチスケールグラフ構造を構築し,対象領域を密度化する。動的ゲーティングユニットを用いた適応型メッセージング機構を導入し,ノードとエッジ機能を深く統合し,より正確なイベント予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-01T06:49:16Z)
Machine learning models for daily rainfall forecasting in Northern Tropical Africa using tropical wave predictors [0.0]
数値気象予報(NWP)モデルは、北熱帯アフリカにおけるより単純な気候学に基づく降水予測と比較すると性能が劣ることが多い。本研究では,ガンマ回帰モデルと熱帯波(TW)で学習した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の2つの機械学習モデルを用いて,7～9月のモンスーンシーズンの日降雨を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-29T08:36:22Z)
Uncertainty-aware segmentation for rainfall prediction post processing [0.7646713951724011]
日次累積降水量の予測を後処理するための不確実性を考慮した深層学習モデルについて検討する。本研究では,様々な最先端モデルを比較し,よく知られたSDE-Netの変種を提案する。その結果,すべてのディープラーニングモデルは,平均的ベースラインNWPソリューションよりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-28T16:31:40Z)
Learning Robust Precipitation Forecaster by Temporal Frame Interpolation [65.5045412005064]
本研究では,空間的不一致に対するレジリエンスを示す頑健な降水予測モデルを構築した。提案手法は,textit4cast'23コンペティションの移行学習リーダーボードにおいて,textit1位を確保したモデルにおいて,予測精度が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-30T08:22:08Z)
Attention-Based Ensemble Pooling for Time Series Forecasting [55.2480439325792]
本稿では,候補モデル予測よりも重み付き平均値を実行するプーリング法を提案する。本手法は,非定常ロレンツ63方程式の動力学の多段階予測と,COVID-19による週次死亡事故の1段階予測という2つの時系列予測問題に対して試行する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-24T22:59:56Z)
Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.38539438000072]
農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:28:06Z)
Beyond Ensemble Averages: Leveraging Climate Model Ensembles for Subseasonal Forecasting [10.083361616081874]
本研究では,機械学習モデル(ML)を時系列予測のための後処理ツールとして応用することを検討した。相対湿度, 海面圧力, 地電位高さなど, タグ付き数値アンサンブル予測および観測データをML法に取り入れた。回帰、量子レグレッション、tercile 分類タスクでは、線形モデル、ランダムフォレスト、畳み込みニューラルネットワーク、および積み重ねモデルを用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-29T01:11:04Z)
A generative adversarial network approach to (ensemble) weather prediction [91.3755431537592]
本研究では,500hPaの圧力レベル,2m温度,24時間の総降水量を予測するために,条件付き深部畳み込み生成対向ネットワークを用いた。提案されたモデルは、2019年に関連する気象分野を予測することを目的として、2015年から2018年までの4年間のERA5の再分析データに基づいて訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-13T20:53:17Z)
Prediction of short and long-term droughts using artificial neural networks and hydro-meteorological variables [0.0]
ニューラルネットワーク(ANN)のモデルは、標準降水指数(SPI)を異なる時間スケールで使用することにより、短期および長期の干ばつを予測するために使用される。その結果,全ての水文-気象変数の応用は,異なる時間スケールでのSPIの予測を著しく改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-03T23:20:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。