本研究评估了人工智能天气预测模型在热浪期间的温度预测能力。结果显示，AI模型在热浪前存在冷偏差，但GraphCast模型在大多数地区表现更佳，支持AI模型在极端高温预测中的应用。

本研究提出了一种局部傅里叶神经算子模型，用于高分辨率三维城市微气候建模。该模型通过局部训练和几何编码，显著提高了气流和温度预测的精度与计算效率，旨在改善城市规划和公共健康支持。

该研究应用机器学习算法分析达卡市气象站20年数据，探讨降水和温度预测的准确性。结果表明，机器学习模型在预测准确性和计算成本上优于传统物理模型。此外，研究还探讨了支持向量机在森林火灾检测中的应用，强调了数据预处理和特征提取的重要性。

该研究探讨了机器学习，特别是基于神经网络的模型在天气预报中的应用，显示其在降水和温度预测方面的优势。研究表明，机器学习模型在准确性和计算效率上优于传统物理模型，并能有效捕捉极端天气现象。未来将重点结合人工智能与传统数值模型，以提升天气预报的可靠性和全面性。

本研究比较了不同炉环境下机器学习和深度学习方法的温度预测性能。发现深度学习方法在推理时间和模型性能方面具有综合平衡。为了增强深度学习模型的外域概括能力，提出了一种基于物理知识的神经网络（PINN），适用于任何标准的机器学习回归模型。该研究对实现基础工业向工业 4.0 的过渡具有重要意义。