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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 67 - 67 (1page)
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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
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