Trots de framsteg som gjorts under de senaste decennierna är väderprognoserna fortfarande en utmanande och beräkningskrävande uppgift. Nuvarande satellitbaserade metoder för att förutsäga åskväder baseras vanligen på analysen av de observerade ljusstyrketemperaturerna i olika spektralkanaler och avger en varning om en kritisk tröskel nås. Den senaste tidens framsteg inom datavetenskapen visar dock att maskininlärning framgångsrikt kan tillämpas på många forskningsområden inom vetenskap, särskilt inom områden som har att göra med stora datamängder. Vi presenterar därför ett nytt förhållningssätt till problemet med att förutsäga åskväder som bygger på maskininlärning. Kärnan i vårt arbete är att använda felet hos tvådimensionella optiska flödesalgoritmer som tillämpas på bilder av meteorologiska satelliter som en funktion för maskininlärningsmodeller. Vi tolkar det optiska flödet fel som en indikation på konvektion potentiellt leder till åskväder och blixtnedslag. För att faktor i rumslig närhet använder vi olika manuella konvolutionssteg. Vi tar också hänsyn till effekter som tid på dygnet eller den geografiska platsen. Vi tränar olika trädklassificerare modeller samt ett neuralt nätverk för att förutsäga blixtnedslag inom de närmaste timmarna (kallas nucasting i meteorologi) baserat på dessa funktioner. I vårt utvärderingsavsnitt jämför vi de olika modellernas prediktiva effekt och inverkan av olika egenskaper på klassificeringsresultatet. Våra resultat visar en hög noggrannhet på 96% för förutsägelser under de kommande 15 minuterna som något minskar med ökande prognosperiod men fortfarande är över 83% för prognoser på upp till fem timmar. Den höga falska positiva andelen på nästan 6 procent behöver dock undersökas ytterligare för att möjliggöra en operativ användning av vårt tillvägagångssätt.
I ett tidigare arbete REF, Vi föreslog att använda felet som härrör från satellitbild nucasting som en funktion för blixten förutsägelse baserad på Random Forests.
The Error is the Feature: How to Forecast Lightning using a Model Prediction Error
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}