Machine Learning Models for the Seasonal Forecast of Winter Surface Air Temperature in North America
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, two machine learning (ML) models (support vector regression (SVR) and extreme gradient boosting (XGBoost)) are developed to perform seasonal forecasts of the surface air temperature (SAT) in winter (December‐January‐February, DJF) in North America (NA). The seasonal forecast skills of the two ML models are evaluated via cross validation. The forecast results from one linear regression (LR) model, and two dynamic climate models are used for comparison. In the take‐one‐out hindcast experiment, the two ML models and the LR model show reasonable seasonal forecast skills for winter SAT in NA. Compared to the two dynamic models, the two ML models and the LR model have better forecast skill for the winter SAT over central NA, which is mainly derived from a skillful forecast of the second empirical orthogonal function (EOF) mode of winter SAT over NA. In general, the SVR model and XGBoost model hindcasts show better forecast performances than the LR model. However, the LR model shows less dependence on the size of the training data set than the SVR and XGBoost models. In the real forecast experiments during the period of 2011–2017, the two ML models exhibit better forecasting skills for the winter SAT over northern and central NA than do the two dynamic models. The results of this study suggest that the ML models may provide improved forecasting skill for seasonal forecasts of the winter climate in NA.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle