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ICML利用神经网络进行天气数据清洗
气候科学中，比较不同数据集时常常会遇到不匹配的问题，本研究以热带气旋位置为例研究了数据集不匹配所带来的问题，通过训练神经网络来解决数据集不匹配的问题，并发现神经网络在处理有噪声标签的数据时表现更佳。
PDF15 days ago
深度学习在气候应用中的架构选择的重要性
机器学习在气候科学应用中变得普遍，本文提出了模拟大西洋经圈环流的方法，并使用神经网络预测不同气候情景下的极端气候。结果显示神经网络可以在多样的气候情景下预测大西洋经圈环流，并指出贝叶斯神经网络在非稳态情景中表现较差。研究还强调大型神经网络模
PDF5 months ago
基于光流引导扩散的降水概率降尺度化
通过在 climate science 和 meteorology 领域中，利用 statistical downscaling 方法实现 local precipitation predictions 的数据驱动降尺度化，本研究通过扩展最
PDF7 months ago
CVPR评估用于气候下缩深度学习模型的损失函数和学习前数据处理方法
本研究探讨深度学习模型在气候下降中的效果，发现 L2 损失函数在处理不均衡数据上表现明显优于 L1，并且我们提出了一种自动学习非线性预处理函数的方法，进一步提高了模型的准确性并取得了最佳结果。
PDFa year ago
寻找合适的 XAI 方法 -- 评估和排名可解释气候科学人工智能方法指南
本研究介绍了 XAI 在气候研究中的应用，并评估了不同的解释属性，建立在先前的工作和训练多层感知器 MLP 和卷积神经网络 CNN 进行预测，我们发现 Integrated Gradients，Layer-wise relevance pr
PDFa year ago
ICML使用深度学习检测人为云扰动
本研究使用深度卷积神经网络寻找人为气溶胶引起的云层扰动，以评估它们的特性和普遍性，为气候效应提供有价值的洞见。
PDF5 years ago
ICML学习时间序列中子区间关系的快速最优保证算法
该论文提出了子间隔关系的概念，并提出了一种快速最优算法来发现一对时间序列中最有趣的子间隔关系，展示了该方法在真实数据集上应用于气候科学领域的实用性以及可扩展性，并获得了有用的领域见解。
PDF5 years ago
应用深度卷积神经网络检测气候数据中的极端天气
本研究首次应用深度学习技术来检测极端气候事件，通过开发一个基于深度卷积神经网络的分类系统和联合贝叶斯优化方案，实现了在热带气旋、大气河流和天气前沿等方面对于极端事件的检测准确率达到 89%-99%。
PDF8 years ago