論文の概要: Evaluation of Machine and Deep Learning Techniques for Cyclone Trajectory Regression and Status Classification by Time Series Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24146v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 00:51:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.660893
• Title: Evaluation of Machine and Deep Learning Techniques for Cyclone Trajectory Regression and Status Classification by Time Series Data
• Title（参考訳）: 時系列データによるサイクロン軌道回帰と状態分類のための機械・深層学習手法の評価
• Authors: Ethan Zachary Lo, Dan Chie-Tien Lo,
• Abstract要約: 従来の数値天気予報モデルは、計算集約的であり、大気系のカオス的な性質のためにエラーを起こしやすい。 本研究では,全国ハリケーンセンターの時系列データを用いて,熱帯性サイクロン軌道の予測と状況に対する機械学習(ML)アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate cyclone forecasting is essential for minimizing loss of life, infrastructure damage, and economic disruption. Traditional numerical weather prediction models, though effective, are computationally intensive and prone to error due to the chaotic nature of atmospheric systems. This study proposes a machine learning (ML) approach to forecasting tropical cyclone trajectory and status using time series data from the National Hurricane Center, including recently added best track wind radii. A two-stage ML pipeline is developed: a regression model first predicts cyclone features maximum wind speed, minimum pressure, trajectory length, and directional change using a sliding window of historical data. These outputs are then input into classification models to predict the cyclone's categorical status. Gradient boosting regression and three classifiers random forest (RF), support vector machine (SVM), and multilayer perceptron (MLP) are evaluated. After hyperparameter tuning and synthetic minority oversampling (SMOTE), the RF classifier achieves the highest performance with 93% accuracy, outperforming SVM and MLP across precision, recall, and F1 score. The RF model is particularly robust in identifying minority cyclone statuses and minimizing false negatives. Regression results yield low mean absolute errors, with pressure and wind predictions within about 2.2 mb and 2.4 kt, respectively. These findings demonstrate that ML models, especially ensemble-based classifiers, offer an effective, scalable alternative to traditional forecasting methods, with potential for real-time cyclone prediction and integration into decision support systems.
• Abstract（参考訳）: 正確なサイクロン予測は、生命の喪失、インフラの損傷、経済破壊を最小化するために不可欠である。 従来の数値天気予報モデルは、効果はあるものの、計算に重きを置いており、大気系のカオス的な性質のためにエラーを起こしやすい。 本研究では,最近追加された最高風速を含む全国ハリケーンセンターの時系列データを用いて,熱帯性サイクロン軌道予測のための機械学習(ML)手法を提案する。 回帰モデルは、まずサイクロンの最大風速、最小圧力、軌道長、方向変化を歴史的データのスライディングウィンドウを用いて予測する。 これらの出力は、サイクロンの分類的ステータスを予測するために分類モデルに入力される。 グラディエントブースティング回帰と3つの分類器ランダムフォレスト(RF)、サポートベクターマシン(SVM)、多層パーセプトロン(MLP)の評価を行った。 超パラメータチューニングと合成マイノリティオーバーサンプリング(SMOTE)の後、RF分類器は93%の精度で最高性能を達成し、精度、リコール、F1スコアでSVMとMLPを上回った。 RFモデルは、マイノリティサイクロンの状態を特定し、偽陰性を最小化する点で特に堅牢である。 回帰結果は平均的な絶対誤差が低く、それぞれ2.2 mbと2.4 ktで圧力と風速が予測される。 これらの結果から,MLモデル,特にアンサンブルに基づく分類器は,リアルタイムサイクロン予測や意思決定支援システムへの統合の可能性があり,従来の予測手法に代わる効果的でスケーラブルな代替手段を提供することが示された。

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