environmental data | BriefGPT

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使用可解释增强算法对环境和农业数据进行建模
本文研究解释性提升算法和基于岭正则化广义线性模型的应用，帮助分析高维环境数据，通过智利和突尼斯农民的环境、社会、人类和生物物理数据进行预测他们在气候灾害中的财务脆弱性，使用新的 2 步提升方法在高维数据集中处理组结构和交互作用，并显示了该方
PDFa year ago
CSDI: 条件得分扩散模型用于概率时间序列插补
本研究提出了基于条件分数扩散模型的时间序列插值方法，相较于现有概率插值方法以及现有确定性插值方法，该方法在医疗和环境数据方面表现优异，可以减少 5-20% 的误差，并可在时间序列内插值和概率预测中应用，具有广泛的应用前景。
PDF3 years ago
利用元转移学习预测未监测湖泊的水温动态
应用元转移学习方法 Meta Transfer Learning (MTL) 将来自少数好监测站点的模型应用到未监测的湖泊深度温度预测中，优于传统的基于过程的模型，该方法易于扩展使用到未监测的环境系统和变量中。
PDF4 years ago
一种用于农作物产量预测的 CNN-RNN 框架
该研究提出了一种使用深度学习框架的 CNN-RNN 模型，基于环境数据和管理实践来进行作物产量预测，能够有效地捕捉时间依存性，泛化性和预测精度，具有广泛的应用前景。
PDF5 years ago