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NASA POWER
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新方法利用深度学习改进电力负荷预测
研究人员开发了一种基于Delta的目标重构方法，用于使用LSTM和Transformer等深度学习模型的短期电力负荷预测。该方法预测时间步长之间的负荷变化，而不是绝对负荷，旨在稳定学习过程。使用来自印度和NASA POWER气象数据进行的实验表明，这种重构显著提高了提前一小时的预测精度，将神经网络的MAPE降低了50%以上，尽管其有效性因模型和预测范围而异。
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机器学习结合气候数据预测塞拉利昂水稻产量
一篇新发表在arXiv上的研究探讨了在数据受限环境下利用机器学习预测水稻产量的潜力，重点关注塞拉利昂。研究人员发现，仅使用作物统计数据训练的模型，其表现不优于简单的持续性预测。然而，当加入免费的卫星气候数据后，机器学习模型（特别是XGBoost）将预测误差显著降低了三分之一，并指出早期降雨是关键预测因子。研究还指出，过去的产量崩溃是由制度因素而非气候造成的，并基于这些发现提出了政策建议。