Kling-Gupta Efficiency (KGE')

AI模型AIFL提高了全球流量预测的准确性

研究人员开发了AIFL，一种用于全球逐日流量预测的新型LSTM模型。该模型采用两阶段迁移学习方法，首先在ERA5-Land再分析数据上进行预训练，然后在业务集成预报系统（IFS）数据上进行微调。这种方法有效地弥合了历史再分析和业务预报产品之间的性能差距。在独立测试集上，AIFL实现了0.66的中位数修正Kling-Gupta效率（KGE'）和0.53的中位数Nash-Sutcliffe效率（NSE），显示出与现有最先进的全球系统相当的准确性。