この研究では、条件付き生成対立ネットワーク(CGAN)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせた新しいアンサンブル後処理手法が、高解像度数値気象モデルの出力から激しい天候の確率予測に成功裏に適用されています。研究は、異なるMLアルゴリズムを比較して、10〜20%の改善が見られたことを示しています。また、CGAN出力は不確実性推定において過信傾向があるものの、意味のあるアンサンブル拡散を生じさせます。さらに、CGAN出力は変数間相関や重要な予測子の貢献を保持することが示されました。これにより、将来的な気象関連研究への新しいアプローチが提供されます。
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by Yingkai Sha,... : arxiv.org 03-11-2024
https://arxiv.org/pdf/2310.06045.pdfDaha Derin Sorular