A Smart Post-Processing System for Forecasting the Climate Precipitation Based on Machine Learning Computations
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
Although many meteorological prediction models have been developed recently, their accuracy is still unreliable. Post-processing is a task for improving meteorological predictions. This study proposes a post-processing method for the Climate Forecast System Version 2 (CFSV2) model. The applicability of the proposed method is shown in Iran for observation data from 1982 to 2017. This study designs software to perform post-processing in meteorological organizations automatically. From another point of view, this study presents a decision support system (DSS) for controlling precipitation-based natural side effects such as flood disasters or drought phenomena. It goes without saying that the proposed DSS model can meet sustainable development goals (SDGs) with regards to a grantee of human health and environmental protection issues. The present study, for the first time, implemented a platform based on a graphical user interface due to the prediction of precipitation with the application of machine learning computations. The present research developed an academic idea into an industrial tool. The final finding of this paper is to introduce a set of efficient machine learning computations where the random forest (RF) algorithm has a great level of accuracy with more than a 0.87 correlation coefficient compared with other machine learning methods.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| 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