Evaluating Transferability and Robustness of Process-Guided Neural Networks in Forest Carbon Flux Modelling
Este estudio demuestra que las redes neuronales guiadas por procesos, que integran un modelo ambiental semi-empírico, superan a los modelos puramente basados en datos y a los modelos de procesos tradicionales al ofrecer predicciones más robustas y generalizables de los flujos de carbono forestal, especialmente en escenarios con datos escasos y bajo condiciones climáticas cambiantes no vistas.