识别空间极值依赖结构：一种深度学习方法
统计方法学
2021-03-22 v1 统计理论
统计理论
摘要
理解环境极端事件的行为对于评估经济损失、风险评估、医疗保健以及许多其他方面至关重要。在环境事件相关的空间背景下，依赖结构起着核心作用，因为它影响联合极端事件及其外推。因此，识别或至少获取这些依赖结构模式的初步信息，是理解极端事件的宝贵知识。在本研究中，我们利用卷积神经网络(CNN)解决空间渐近依赖(AD)与渐近独立(AI)的自动识别问题。我们设计了一种卷积神经网络架构，作为依赖结构的高效分类器。上、下尾依赖测度被用于训练该CNN。我们已在模拟与真实数据集上测试了我们的方法：伊拉克陆地以上两米气温数据以及澳大利亚东海岸降雨数据。
引用
@article{arxiv.2103.10739,
title = {Recognizing a Spatial Extreme dependence structure: A Deep Learning approach},
author = {Manaf Ahmed and Véronique Maume-Deschamps and Pierre Ribereau},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.10739},
year = {2021}
}