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Multi-Horizon, Multi-Depth Forecasting of Pavement Temperature in a Continental Climate: Machine Learning Methods Benchmarked Against a Persistence Baseline
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि एक नैइव परसिस्टेंस बेसलाइन (naive persistence baseline) एक महाद्वीपीय जलवायु में सभी गहराइयों में अल्पकालिक फुटपाथ तापमान पूर्वानुमान के लिए छह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम से बेहतर प्रदर्शन करती है, मशीन लर्निंग विधियाँ लंबी अवधि और अधिक गहराई पर सीमित लेकिन वास्तविक मूल्य प्रदान करती हैं जहाँ तापीय जड़त्व (thermal inertia) उच्च-आवृत्ति परिवर्तनशीलता को कम कर देता है।