BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-25T00:00:00Z FuXi-RTM: A Physically Guided Prediction Framework with Radiative Transfer Modeling 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出FuXi-RTM框架，将物理建模与深度学习结合，解决气象预测中的物理约束不足问题。经过五年的数据评估，结果显示其在88.51%的变量和时间组合中优于传统方法，显著提高了辐射通量预测的准确性。 🏷️ 标签 FuXi-RTM framework 气象预测 深度学习 物理建模 辐射通量 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
