Neural Networks with LSTM and GRU in Modeling Active Fires in the Amazon

要約

この研究は、ブラジルのアマゾンの AQUA_M-T 衛星によって検出された火災地点の歴史的時系列をモデル化および予測するための包括的な方法論を示しています。
このアプローチでは、混合リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) モデルを利用し、長期短期メモリ (LSTM) とゲート付きリカレント ユニット (GRU) アーキテクチャを組み合わせて、毎日検出される火災スポットの月ごとの累積を予測します。
データを要約すると、長期にわたる一貫した季節性が明らかになり、年間最大および最小火災スポット値は毎年同じ時期に繰り返される傾向があります。
主な目的は、厳密な統計分析を通じて、予測がこの固有の季節性を捉えているかどうかを検証することです。
この方法論には、慎重なデータの準備、モデルの構成、2 つのシードによる相互検証を使用したトレーニングが含まれており、データがテスト セットと検証セットに適切に一般化されていることを確認し、モデル パラメーターの収束を確認しました。
結果は、LSTM と GRU の混合モデルが 12 か月先の予測の精度を向上させ、複雑な時間的パターンを捕捉し、観測された時系列をモデル化する際の有効性を実証していることを示しています。
この研究は、環境モニタリング、特に火災現場予測におけるディープラーニング技術の応用に大きく貢献します。
提案されたアプローチは、予測精度の向上に加えて、他の時系列予測の課題にも適応できる可能性を強調し、機械学習と自然現象予測の研究開発に新たな道を開きます。
キーワード: 時系列予測、リカレント ニューラル ネットワーク、深層学習。

要約(オリジナル)

This study presents a comprehensive methodology for modeling and forecasting the historical time series of fire spots detected by the AQUA_M-T satellite in the Amazon, Brazil. The approach utilizes a mixed Recurrent Neural Network (RNN) model, combining Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) architectures to predict monthly accumulations of daily detected fire spots. A summary of the data revealed a consistent seasonality over time, with annual maximum and minimum fire spot values tending to repeat at the same periods each year. The primary objective is to verify whether the forecasts capture this inherent seasonality through rigorous statistical analysis. The methodology involved careful data preparation, model configuration, and training using cross-validation with two seeds, ensuring that the data generalizes well to the test and validation sets, and confirming the convergence of the model parameters. The results indicate that the mixed LSTM and GRU model offers improved accuracy in forecasting 12 months ahead, demonstrating its effectiveness in capturing complex temporal patterns and modeling the observed time series. This research significantly contributes to the application of deep learning techniques in environmental monitoring, specifically in fire spot forecasting. In addition to improving forecast accuracy, the proposed approach highlights the potential for adaptation to other time series forecasting challenges, opening new avenues for research and development in machine learning and natural phenomenon prediction. Keywords: Time Series Forecasting, Recurrent Neural Networks, Deep Learning.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google