Small-Area Precipitation Forecasting and Drought--Flood Early Warning with Reverse-Martingale Regularized Recurrent Networks
Este artigo apresenta uma rede neural recorrente regularizada por martingala reversa (RMRNN) que integra uma penalidade de coerência retroativa e um detector de Shiryaev–Roberts para melhorar simultaneamente as previsões probabilísticas de precipitação e fornecer alertas de seca e inundação significativamente mais precoces e confiáveis em diversas regiões globais, em comparação com as linhas de base existentes.