Mutli-Modality Federate Learning with Multi-Source Data for Forest Fire Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Forest fires result in significant destruction of natural resources and human lives.They are commonly caused by humans or naturally occurring phenomena like lightning strikes.They may start due to lightning when necessary climatic conditions prevail for a the fire to ignite.The available forest fire data contains both fire and non-fire data and is highly imbalanced.To overcome this, the thesis provides a spatio-temporal agnostic subsampling (STAS) framework to subsample the highly imbalanced forest fire data.The proposed framework also works with limited variations between fire and non-fire data.Apart from lightning, weather and drought conditions are also significant factors in forest fires.Forest fire prediction which does not take these into consideration, may not be accurate.Therefore, the thesis is also focused on building and applying a multi-modality modeling approach for predicting forest fires.The multi-modality model is built using available datasets on forest fires, lightning, weather, and hydrometrics to predict the probability of forest fires.Using the proposed STAS framework and multi-modality model, the research aimed to generate a generalized model by applying multi-modality federated learning to predict forest fires independent of geographic location without the need for calibration.This research was able to successfully work with federated learning framework and multi-modality model to obtain high F 1Score (> 0.9) and R 2 Score (> 0.8).Technology for their inputs during the research.I also acknowledge Environment Canada (EC) for the data used in the research.This research would not have been successful or possible without the data obtained from them.The encouragement I received from my family and friends is unforgettable.I thank each one of them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».