Zobrazeno 1 - 3
of 3
pro vyhledávání: '"Deep learning nowcasting"'
Autor:
Seok-Geun Oh, Seok-Woo Son, Young-Ha Kim, Chanil Park, Jihoon Ko, Kijung Shin, Ji-Hoon Ha, Hyesook Lee
Publikováno v:
Weather and Climate Extremes, Vol 44, Iss , Pp 100652- (2024)
Accurate nowcasting is critical for preemptive action in response to heavy rainfall events (HREs). However, operational numerical weather prediction models have difficulty predicting HREs in the short term, especially for rapidly and sporadically dev
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0da101db57f84c0492d4057a21f36895
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Today deep learning is taking its rise in hydrometeorological applications, and it is critical to extensively evaluate its prediction performance and robustness. In our study, we use deep all convolutional neural networks for radar-based precipitatio
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::61da1d7c5fd4184e10683df89975ad20
