Hybrid Climate Forecasting using Ensemble Learning and Trend Detection
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
Understanding local climate change patterns is vital for establishing an effective adaptation plan, especially in climate-sensitive places like Rajshahi, Bangladesh. This study examines monthly temperature data from 1980 to 2024 to forecast future climatic conditions and find long-term trends using hybrid analytics, which integrates strong machine learning algorithms with standard statistical approaches. Sen's Slope estimator, Linear Regression, and the statistical model Mann-Kendall test were applied to do trend analysis during the first phase. These techniques exhibited a substantial growing trend in both maximum and minimum temperatures, which indicates a long-term warming signal. Three supervised models were employed to predict monthly temperatures for 2025–2027: Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Random Forest (RF), and Linear Regression (LR). The study employed three performance evaluation matrices for measuring model performance: Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), and R<sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> Score. Random Forest was best at the lowest temperature (R2 = 0.997, RMSE = 0.101°C). On the other hand, XGBoost performs well at the maximum temperature (R2 = 0.994, RMSE = 0.154°C) with exceptional precision. By studying the findings, this research acknowledges that the data-driven strategy at the regional climate trend assessment boosts the forecasting and trend analysis reliability by merging both machine learning and statistical techniques. Deep learning models and integrating new meteorological variables will be vital for future research to enhance prediction accuracy and scalability.
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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