计算长度

基于机器学习模型的全球气候变化预测的研究

摘要。气候预测模型传统上依靠复杂的物理方程来模拟气候系统的动力学，但是这些模型通常需要大量的计算资源和长时间的计算长度。近年来，机器学习技术显示出巨大的模式识别和预测潜力。具体来说，由于它们在处理大规模数据集方面的优势，机器学习模型已成为气候科学领域的热门研究方向。在这项工作中，我们提出了一个基于卷积神经网络（CNN）模型，该模型能够处理和分析来自卫星的大规模气候数据集，包括多维数据，包括温度，气压，湿度和CO2浓度。输入是历史气候数据，空间特征是通过卷积层提取的，然后通过完全连接的层执行特征融合和最终预测输出。最后，我们利用历史气候数据作为训练集，并在多个时间段内对数据进行了测试。结果表明，与传统物理模型相比，基于CNN的模型在预测全球平均温度变化，降水和极端天气事件时提供了更高的准确性和较低的预测错误。