Predictive Modeling of Hourly Air Temperature Based on Atmospheric Conditions of Karak in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the focus is mainly on building machine learning (ML) models for AAT forecasting every hour over Karak City in Jordan.The dataset consisted of comprehensive meteorological readings, which were subject to heavy preprocessing in order to establish data integrity essential for building strong ML models.The investigation involved a number of ML models Support Vector Regression (SVR) with RBF Kernel, Decision Tree Regressor (DTR), Ridge Regressor (RR) & Lasso Regressors (LSR) and Linear Regression (LR) because each was found to have unique strengths in capturing the intricate dynamics of temperature behavior.Excellent accuracy of the models, mainly SVR with RBF Kernel and relevance for better forecasting of weather in a region with peculiar difficulties to data-based modeling were shown by it.Our research not only confirmed the capability of different ML methodologies in regional temperature forecasting but also provided an important reference for planners and stakeholders concerned with environmental planning and management.The study provides a better understanding of the regional climate adaptation approaches, vide its case location in Karak City only whereas support local data analysis is necessary to address global climate variability.The results have important implications for the improvement of decision-making in agriculture, disaster management and sustainability schemes especially under changing climatic conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».