人工知能を活用した野火予測のための特徴量エンジニアリング

Temel Kavramlar

野火の予測と管理のために、機械学習アルゴリズムを活用し、特徴量の重要性を解釈可能な方法で分析することが重要である。

Özet

本研究では、野火予測のための機械学習モデルの開発と解釈可能性の向上に取り組んでいる。
分類タスクでは、XGBoostモデルが最も優れた性能を示した。特徴量重要度分析により、風速が最も重要な要因であることが明らかになった。また、SHAPおよびLIMEなどの手法を用いて、各特徴量の影響を定量的に分析した。
回帰タスクでは、ランダムフォレストモデルが最も優れた結果を示した。TreeSHAPを用いた分析により、土壌水分と着火が内部火災面積に、土壌水分と風速が外部火災面積に最も大きな影響を与えることが分かった。
さらに、畳み込みニューラルネットワークを用いた手法では、画像情報と数値データを統合的に活用し、分類と回帰の両タスクを同時に実行できることを示した。Grad-CAMを用いて、モデルの予測に寄与する画像領域を可視化することで、モデルの解釈可能性を高めた。
以上のように、本研究では、野火予測のための高精度かつ解釈可能な機械学習モデルの開発に取り組み、その有効性を実証した。これらの手法は、野火管理の意思決定プロセスを支援し、より効果的な対策につなげることが期待される。

İstatistikler

風速が最小値の場合、目標値は平均値から6単位低くなる。
風速が最大値の場合、目標値は平均値から約8単位高くなる。
土壌水分が小さい値域では、内部および外部の火災面積予測に最も大きな影響を与える。
風速が10以上の大きな値域では、外部火災面積予測に影響する。

Alıntılar

"機械学習アルゴリズムを活用し、特徴量の重要性を解釈可能な方法で分析することが重要である。"
"TreeSHAPを用いた分析により、土壌水分と着火が内部火災面積に、土壌水分と風速が外部火災面積に最も大きな影響を与えることが分かった。"
"Grad-CAMを用いて、モデルの予測に寄与する画像領域を可視化することで、モデルの解釈可能性を高めた。"

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Explainable AI Integrated Feature Engineering for Wildfire Prediction

by Di Fan,Ayan ... : arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01487.pdf

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