研究者提出物理约束流域模型CaRT+
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研究者提出物理约束流域模型CaRT+
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AI 综述
Xilin Xia 提交论文，提出受三条物理定律约束的低维流域模型 CaRT+，每流域 35 个参数、14 个状态，不含逐日神经网络。在英国 602 个和美国 593 个实测流域的留出年份中，CaRT+ 的中位 NSE 分别为 0.863 和 0.765，与有状态 LSTM 的 0.869 和 0.751 相当。 论文称，CaRT+ 由每流域 11 个参数的 CaRT 模型经 AI 代理辅助的迭代循环改进而来。
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最新进展11月5日 13:00
从水文定律到流域模型：基于过程的模型在三大洲达到深度学习精度报道时间线
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11月5日
- arXiv cs.AI从水文定律到流域模型：基于过程的模型在三大洲达到深度学习精度
研究者提出受三条物理定律约束的低维流域模型 CaRT+，每流域 35 个参数、14 个状态，不含逐日神经网络，在英国 602 个和美国 593 个实测流域的留出年份中位 NSE 分别达 0.863 和 0.765，与有状态 LSTM 的 0.869 和 0.751 相当。
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