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气候变化构成了主要威胁，其影响包括水稀缺，极端天气和海平面上升。机器学习为气候建模和预测提供了强大的方法，以支持决策。这项研究开发了一种机器学习模型，以研究沙特阿拉伯的气候变量。使用1980 - 2015年的温度，降水，压力和风的历史数据用于训练随机森林模型，然后根据其他变量预测2016 - 2020年温度。在预处理和兼容性检查后，该模型达到了2.69％的于点误差，证明其准确性。统一模型成功地发现了变量之间的相互依赖性。下一步涉及将其集成到具有更广泛预测能力的多功能工具中。总体而言，这项工作为关键气候变量提供了准确的机器学习模型。随着进一步的发展，这种模型可以产生可行的见解和与天气灾难，农业，空气质量，海平面上升以及沙特阿拉伯及其他地区的其他影响有关的早期警告。
一种机器学习方法用于气候预测
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