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RESEARCH · CL_51464 · May 26 · 04:00

机器学习提升数据同化精度新研究

两篇新研究论文介绍了增强数据同化（DA）方法的先进机器学习技术。第一篇论文提出了一种EnKF-FCNN方法，该方法使用神经网络来纠正传统小集合卡尔曼滤波生成的状态，在不显著增加计算开销的情况下提高了精度。第二篇论文提出了DAISI，一种利用流基生成模型和逆采样来整合预报信息和同化观测值的可扩展滤波算法，在传统方法失效的挑战性非线性场景中展示了准确的结果。