Explainable Machine Learning for Extreme Weather Event Prediction Using Long-Term Environmental Measurements
यह अध्ययन ओक रिज रिज़र्वेशन के छह टावरों के 15-मिनट के मौसम संबंधी डेटा का उपयोग करके पांच प्रकार की चरम मौसम घटनाओं का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक व्याख्यात्मक मल्टी-टावर मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ग्रेडिएंट बूस्टिंग मॉडल डीप लर्निंग और सीएनएन (CNN) आर्किटेक्चर से बेहतर प्रदर्शन करते हैं और उन प्रमुख टावर-आधारित और भौतिकी-आधारित विशेषताओं की पहचान करते हैं जो विभिन्न समय सीमाओं में भविष्यवाणी की सटीकता को संचालित करते हैं।