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探索适用于大气 / 海洋预测的混合机器学习 / 基于物理模型的潜力
通过将机器学习与传统物理模型相结合的混合建模方法，本研究探索了超出中期的天气预测潜力。基于 SPEEDY 模型，该混合模型在预测实验中使用了机器学习变量和简化参数化大气环流模型，并在预测 El Niño 循环和降水的赤道变异方面表现出与高分
PDFa month ago
机器学习大气模拟器中误差积累的定义
该研究使用机器学习模型，提出了对大气系统中的误差积累进行定义和测量的方法，并通过提出的正则化损失函数想验证其有效性，从而在实际天气预测任务中取得了性能改进。
PDFa month ago
ICLRClimODE: 基于物理知识的神经 ODE 的气候与天气预测
ClimODE 是一种深度学习方法，利用统计力学中的流动原理和价值保持动态实现气候演变的建模和预测，并能够估计预测中的不确定性。该方法在全球和区域预测方面表现优于现有的数据驱动方法，参数化程度相对于其余方法要小一个数量级，从而树立了新的技术
PDF3 months ago
未来技术对未来的预测：大型气象模型的进展
该论文回顾了大型模型，尤其是采用深度学习技术的模型在天气预报中的进展和应用，强调它们在改善传统预报方法方面的作用。这些模型利用卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）和 Transformer 等先进的神经网络架构来处理各种气象数据，提
PDF3 months ago
土豚天气：端到端数据驱动的天气预报
机器学习正在颠覆中程天气预报，本研究提出了 Aardvark Weather，首个全数据驱动的天气预测系统，将全天候数据作为输入，提供全球和本地预报，以简洁高效的方式进行中程天气预测。
PDF3 months ago
学习鲁棒降水预测的时间帧插值
通过引入 Temporal Frame Interpolation (TFI) 和 multi-level dice loss 等创新技术，该研究提出了一种抵御时空差异的强韧降水预测模型，取得了气象预测领域的突破性成果，并在 Weather
PDF7 months ago
环境神经处理的模拟与实际
在这篇论文中，研究者分析了一种基于机器学习的天气模型，通过在德国使用 ConvCNP 模型和不同数量的气象站进行 fine-tuning，论证了通过 Sim2Real 方法，使用重新分析数据进行预训练并利用实测数据进行精调，可以显著提高模型
PDF8 months ago
利用 GNN 进行伦敦自行车共享服务的天气和工作日预测的空间图粗化
本研究介绍了使用图神经网络（GNN）来预测伦敦某一天的天气和星期几，使用桑坦德自行车共享系统的数据集作为图分类任务。我们的模型在土地利用特征、自行车站周围的家庭数量以及城市温度等图特征的基础上，通过引入训练节点嵌入的图特征拼接运算符和以地理
PDF10 months ago
利用生成扩散模型进行降水预报
研究利用扩散模型处理降水现在空间预测任务，在效果上显著优于其他深度学习模型。
PDFa year ago
深度学习模型中的归纳偏差在天气预测中的应用
分析了深度学习天气预测模型的感知偏差及设计元素，包括输入数据、预测目标、损失组成、神经网络结构和优化方法，并指出未来的发展趋势。
PDFa year ago
CVPR行走学习：基于自我为中心视频和上下文数据的面部属性表示学习
本文通过追踪可穿戴相机拍摄的随机行人脸部特征，结合地理位置与天气信息，建立了适用于人脸属性分类的特征表示方法，并在多种数据集上实现了远超同类方法的准确率。
PDF8 years ago