A Systematic Analysis of Meteorological Parameters in Predicting Rainfall Events
Notice bibliographique
Résumé
Accurate rainfall prediction is of paramount significance across diverse sectors, particularly in agriculture, where accurate predictions play a pivotal role in effective resource management and decision-making. However, due to the complexity and dynamic structure of climate systems, rainfall prediction is a difficult task. This study shifts the focus towards exploring correlations and feature selection in the context of rainfall prediction, contributing to a more sophisticated understanding of the process. By analyzing five years of weather data from three weather stations in the United States, Canada, and Ireland, the study delves into the interactions between meteorological features and rainfall occurrences. The use of a machine learning (ML)-based feature importance technique, which enables the identification of key meteorological features that significantly contribute to rainfall prediction, is central to the work. As a result, this method improves understanding of meteorological conditions, which act as accurate forecasters of rainfall outcomes and can help to develop accurate decision-support systems. The study also conducts a thorough assessment of prediction performance of various ML and deep learning (DL) techniques such as Classification and Regression Trees (CART), Support Vector Machine (SVM) and Dense Neural Networks (DNN).The findings show that the models using only the important meteorological features in the dataset perform better than using all the features. This rigorous examination also supports the selection of appropriate rainfall forecast models for specific use cases. Overall, this study increases our understanding of rainfall prediction by focusing on the investigation of correlations between meteorological indicators and the identification of key meteorological features using ML approaches, offering valuable insights for weather forecasting applications. This nuanced analysis contributes to the advancement of predictive modeling in the realm of rainfall forecasting, offering potential implications for decision-making across sectors reliant on precise weather forecasts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».