利用WeatherODE缓解时间离散挑战:一种基于物理驱动的沙夹神经ODE用于天气预报
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对天气预报中传统模型面临的离散误差和时间依赖源差异问题,提出了一种新颖的物理驱动常微分方程模型WeatherODE,以提高预报准确性。研究显示,WeatherODE通过综合波动方程理论和时间依赖源模型,显著提升了全球和区域天气预报的表现,RMSE指标大幅超过最新的最先进方法,具有重要的实际应用价值。
本研究提出WeatherODE模型,通过结合波动方程和时间依赖源模型,解决天气预报中的离散误差问题,显著提升全球和区域天气预报的准确性,RMSE指标优于现有方法。