Accurate monthly forecasting of Rainfall pattern in Atlantic climates: an Empirical Fourier Decomposition-based Deep ensemble learning paradigm
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Notice bibliographique
Résumé
The rainfall pattern plays a vital role in agriculture and overall climate resilience in the Atlantic provinces of Canada. Prince Edward Island and New Brunswick, two Atlantic provinces, have great potential to grow potatoes, grains, and blueberries. Thus, accurate forecasting of the rainfall pattern helps farmers determine the optimal time for planting, irrigation, fertilisation, and harvesting based on predicted rainfall patterns. Here, a new complementary multi-level intelligent framework comprised of the recursive feature elimination (RFE), Empirical Fourier Decomposition (EFD), and deep ensemble random vector functional link (Deep RVFL) has been developed to forecast the monthly (one month ahead) rainfall pattern in Charlottetown and Fredericton stations. Aiming for this, first, the significant antecedent information (lag sequences) was indicated using the RFE scheme. Then, all the optimal lags were decomposed using the EDF scheme to deduce the complexities of rainfall sub-component signals before feeding the Deep RVFL algorithm. Two comparative deep learning models, namely, RVFL and CNN-LSTM, were incorporated with the implemented multi-level pre-processing scheme in hybrid and standalone forms. In order to validate the models, several statistical indices, such as correlation coefficient (R), root mean square error (RMSE), and Kling-Gupta efficiency (KGE), scatter plots, signal trend analysis, and diagnostic assessment, were utilized. The outcomes of the results ascertained that the RFE-EDF-Deep RVFL framework, owing to superior forecasting performance, outperformed the RFE-EDF-Deep CNN-LSTM, RFE-EDF-RVFL and all the standalone counterpart models.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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