研究人员开发了一种名为 Batched NN 4D-Var 的新混合模型框架，该框架将人工智能神经网络与数值天气预报相结合，以改进预报。该框架专注于在集成预报系统中学习依赖于状态的模型误差校正，方法是通过观测数据训练神经网络参数。欧洲中期天气预报中心的实验表明，虽然在线顺序学习提高了训练期间的预报准确性，但批量处理方法一致地提高了样本外预报技能，并且批量大小越大，收敛速度越快，鲁棒性越强。 AI
影响 该框架通过将人工智能与传统数值模型相结合，有望实现更准确、更鲁棒的天气预报。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍用于天气预报的新混合模型框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- artificial neural network
- European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
- four-dimensional variational assimilation
- Integrated Forecasting System
- Mini-batch learning of exponential family finite mixture models
- NN 4D-Var
- Online Learning
- stochastic optimization
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