本研究探讨了贝宁共和国河流测量站的偏差校正，发现弹性网络回归和高斯过程回归在准确性上优于传统方法。研究还结合深度学习与气候模型，提出新颖的偏差校正方法，以提高气候预测的准确性，特别是在极端天气事件的预警中具有重要意义。
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