| 大会名称 |
|---|
| 2022年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2022 |
| 発行日 |
| 2022-08-30 |
| セッション番号 |
| 1g |
| セッション名 |
| コンピュータビジョンとパターン認識 |
| 講演日 |
| 2022/09/13 |
| 講演場所(会議室等) |
| 12棟-202A教室 |
| 講演番号 |
| CH-005 |
| タイトル |
| Flare Transformer Regressor: Masked AutoencoderとInformer Decoderに基づ く太陽フレア予測 |
| 著者名 |
| 九曜克之, 和田唯我, 兼田寛大, 飯田 紡, 西塚直人, 久保勇樹, 杉浦孔明, |
| キーワード |
| 太陽フレア, 時系列予測, transformer |
| 抄録 |
| 太陽フレアの予測は、社会で重要な役割を果たすインフラへの被害を軽減するた めに不可欠である．しかし，太陽フレアを正確に予測することは非常に困難な課 題である．既存手法は，分類問題として取り組み，専門家予測を超える性能を達 成した．そのため，今後は専門家にとって難しい，太陽フレアのX線強度に対す る回帰予測が重要になる．そこで本論文では，Flare Transformer Regressorを 提案する．Flare Transformer Regressorでは，Masked Autoencoderで事前学習 したVision Transformerを導入し，Informerを参考にした回帰用デコーダを構築 する．平均予測軌道誤差を尺度とした比較実験を行い，提案手法はベースライン 手法を上回るという結果を得た． |
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