S-Transformer: a new deep learning model enhanced by sequential transformer encoders for drought forecasting
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 Droughts are prolonged periods of rainfall deficit, the frequency of which has increased due to global warming, causing severe impacts on water resources, agriculture, ecosystems, and food security. Given their significance, accurate monitoring and forecasting of droughts are crucial for effective water resource management. This paper introduces sequential-based transformers (S-Transformer), a novel deep-learning approach, aimed to apply for meteorological droughts prediction using their historical events. The core of the S-transformer algorithm is the orderly computing of an output by utilizing the sequence of inputs. Training of the S-transformer involves forward and backward passes through the network to adjust the weights and biases, using gradient descent optimization. This process uses fixed-size dynamic windows to minimize the difference between the observed and forecasted outputs. To demonstrate the effectiveness and performance of the new model, two case studies were presented based on the observed standardized precipitation index in Isparta and Burdur cities, Türkiye. In addition, the S-Transformer efficiency was compared with those of three benchmark models including a classic multilayer perceptron, a deep learning long-short-term memory, and a deep classic transformer model. The promising results of the proposed model proved its superiority over its counterparts in terms of different performance metrics. In Isparta and Burdur cities, the S-Transformer achieved the root mean squared values of 0.096 and 0.098 on the testing set, respectively.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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