Improving precipitation estimation accuracy for the Central Vietnam region using the XGBoost model with multi-source data
Số trang: 9
Loại file: pdf
Dung lượng: 938.34 KB
Lượt xem: 2
Lượt tải: 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
This paper presents a novel approach to enhancing the accuracy of precipitation estimation in Central Vietnam using the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) machine learning model. The proposed method integrates multi-source data, combining satellite imagery from Himawari-8, atmospheric reanalysis from ERA-5, and digital elevation models from ASTER DEM to train the model.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Improving precipitation estimation accuracy for the Central Vietnam region using the XGBoost model with multi-source data
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Improving precipitation estimation accuracy for the Central Vietnam region using the XGBoost model with multi-source data
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Rainfall estimation Machine learning XGBoost model Himawari-8 satellite data Digital elevation modelTài liệu liên quan:
-
9 trang 187 0 0
-
Nuclear energy system's behavior and decision making using machine learning
8 trang 113 0 0 -
95 trang 69 0 0
-
Ebook Disrupting finance: FinTech and strategy in the 21st century
194 trang 53 0 0 -
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo dành cho mọi người - ThS. Nguyễn Ngọc Tú
149 trang 52 0 0 -
Knowledge management system building blocks
12 trang 46 0 0 -
Ebook The data science design manual: Part 2
240 trang 43 0 0 -
Building credit scoring process in Vietnamese commercial banks using machine learning
14 trang 41 0 0 -
Pseudorandom sequences classification algorithm
8 trang 41 0 0 -
Phát hiện tin giả với python và machine learning
14 trang 39 0 0