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にある AQUA\_M-T 衛星によって検出された活動的な火災スポットの歴史的な時系列をモデル化し、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) モデルを採用し、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、毎日検出されるアクティブな火災スポットの月ごとの累積を予測します。
データ分析により、長期にわたる一貫した季節性が明らかになり、年間最大値と最小値は毎年同じ時期に繰り返される傾向がありました。
主な目的は、機械学習技術を通じて、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、および 2 つのシードを使用した相互検証を使用したトレーニングが含まれており、データが両方のシードのテスト セットと検証セットの両方に適切に一般化されることが保証されます。
結果は、LSTM と GRU モデルを組み合わせた方が優れた予測パフォーマンスを提供し、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、特に活動中の火災地点の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、他の時系列予測の課題に適応できる可能性を強調し、機械学習と自然現象の予測における研究開発の新たな機会を開きます。
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。
ディープラーニング。

要約(オリジナル)

This study presents a comprehensive methodology for modeling and forecasting the historical time series of active fire spots detected by the AQUA\_M-T satellite in the Amazon, Brazil. The approach employs a mixed Recurrent Neural Network (RNN) model, combining Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) architectures to predict the monthly accumulations of daily detected active fire spots. Data analysis revealed a consistent seasonality over time, with annual maximum and minimum values tending to repeat at the same periods each year. The primary objective is to verify whether the forecasts capture this inherent seasonality through machine learning techniques. The methodology involved careful data preparation, model configuration, and training using cross-validation with two seeds, ensuring that the data generalizes well to both the test and validation sets for both seeds. The results indicate that the combined LSTM and GRU model delivers excellent forecasting performance, 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 forecasting active fire spots. The proposed approach highlights the potential for adaptation to other time series forecasting challenges, opening new opportunities for research and development in machine learning and prediction of natural phenomena. Keywords: Time Series Forecasting; Recurrent Neural Networks; Deep Learning.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google