Wavelet Based Machine Learning Algorithms for Wildfire Prediction
Notice bibliographique
Résumé
It is estimated that there are 70,000 wildfires every year in the United States alone. These wildfires pose a significant danger to humans, both from property damage and health implications; air quality can drastically decrease from the resulting smoke, leading to over 33000 premature deaths each year [1]. As a result, it is imperative that improvements to wildfire prediction models be made. Previous research has demonstrated the effectiveness of Machine Learning (ML) methods such as XGBoost and Convolutional Neural Network (CNN). In this research, we utilize wavelet analysis to preprocess our data by applying a discrete wavelet transform (DWT) in order to increase the accuracy of our models in predicting the next day's wildfire danger in certain counties in California. We input this DWT transformed data into an XGBoost model and compare the model performance to a traditional model (one trained on non-DWT data). We also apply DWT on aerial images data set from Canada and input the results into a convolutional neural network (CNN) to investigate the effects of DWT transformed image data and to determine if such wavelet based CNN can accurately distinguish between days with and days without a wildfire. We find that the use of DWT significantly improves model performance by denoising the data as well as adding more information in the form of hidden features for the model to train on.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».