説明可能な人工知能を用いた特徴の関連性に関する洪水予測と解析【JST・京大機械翻訳】

Kadiyala Sai Prasanth; Woo Wai Lok

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213135674255 整理番号：22P0027283

説明可能な人工知能を用いた特徴の関連性に関する洪水予測と解析【JST・京大機械翻訳】

Flood Prediction and Analysis on the Relevance of Features using Explainable Artificial Intelligence

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発行年： 2022年01月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文は,毎月の降雨データを分析し,ロジスティック回帰,K-Nearest近傍,決定木,ランダムフォレスト,およびサポートベクトルマシンを含む機械学習アルゴリズムを適用して,インドのケララ州のための洪水予測モデルを提示する。これらのモデルは,特定の年に洪水の発生の高精度予測を示したが,それらは予測決定を定量的および定性的に説明しない。本論文では,予測決定に寄与する背景特徴がどのように学習され,説明可能な人工知能モジュールの開発による内部作業の説明に拡張されたかを示した。得られた結果は,ケララの歴史的洪水月降雨データに基づいた説明モジュールによって明らかにされた知見の妥当性を確認した。【JST・京大機械翻訳】

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流出解析

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