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초록·키워드
The application of machine learning/deep learning methods and techniques in Earth system modeling has increased rapidly. Such data-driven modeling approaches seek to uncover complex relationships among the system variables from training data, without prior explicit knowledge of the system processes. However, the applicability of machine learning/deep learning in non-stationary conditions, e.g. changing climate, is still poorly understood. Here we assess and compare the robustness of machine learning, and of two different process-based models, for rainfall-runoff modeling under changing conditions. Specifically, Long Short-Term Memory (LSTM), a special kind of r ... 전체 초록 보기
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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