Clustering wildfire occurrence time series
Notice bibliographique
Résumé
Exponential smoothing methods offer several tools for forecasting and simulating varying time series patterns, including historical wildfire counts. The Box-Cox transform, ARMA errors, trend and seasonal components (BATS), and the trigonometric BATS model (TBATS) are exponential smoothing techniques capable of modeling complex seasonality, non-integer frequencies, and more. The BATS and TBATS frameworks support short- and intermediate-term forecasting and simulation, while also providing a foundation for model-based time series clustering of wildfire counts. The application in this thesis of the BATS and TBATS models aims to support fire agencies in forecasting and simulating wildfire occurrences across Canada on an increased scale that provides alternative methods for future use. Variable length Markov chains (VLMCs) are an extension of traditional fixed-order Markov chains that can reduce model complexity and improve computational efficiency. To assess the practicality and effectiveness of VLMCs in modeling wildfire causes in Canada, they are evaluated in terms of forecasting on both balanced and unbalanced data. Furthermore, VLMCs are used to model the cluster assignment results on the weekly wildfire count time series data over a range of years. We provide preliminary information on clustering weekly wildfire counts using a model-based approach built from TBATS models that can help identify broad characteristics for an upcoming fire season through extensions of Markov chains.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».