A Comprehensive Machine and Deep Learning Approach for Aerosol Optical Depth Forecasting: New Evidence from the Arabian Peninsula
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 Accurate forecasting of environmental pollution indicators holds significant importance in diverse fields, including climate modeling, environmental monitoring, and public health. In this study, we investigate a wide range of machine learning and deep learning models to enhance Aerosol Optical Depth (AOD) predictions for the Arabian Peninsula (AP) region, one of the world’s main dust source regions. Additionally, we explore the impact of feature extraction and their different types on the forecasting performance of each of the proposed models. Preprocessing of the data involves inputting missing values, data deseasonalization, and data normalization. Subsequently, hyperparameter optimization is performed on each model using grid search. The empirical results of the basic, hybrid and combined models revealed that the convolutional long short-term memory and Bayesian ridge models significantly outperformed the other basic models. Moreover, for the combined models, specifically the weighted averaging scheme, exhibit remarkable predictive accuracy, outperforming individual models and demonstrating superior performance in longer-term forecasts. Our findings emphasize the efficacy of combining distinct models and highlight the potential of the convolutional long short-term memory and Bayesian ridge models for univariate time series forecasting, particularly in the context of AOD predictions. These accurate daily forecasts bear practical implications for policymakers in various areas such as tourism, transportation, and public health, enabling better planning and resource allocation.
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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 | 0,000 |
| 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