科学家用人工智能可提早1年半预测分析厄尔尼诺事件
来源： 系统大全 2019/09/21 19:28
前不久根据国外媒体报道显示，日本全南国立大学科学研究精英团队发布在美国《大自然》杂志期刊上的这项科学研究说明，找到能够提早1年半预测分析厄尔尼诺事件的深度神经网络智能化方式，摆脱了该行业的长期性挑戰。厄尔尼诺事件会造成极端化气侯，对本地生态体系导致比较严重危害。
随之全球气候变暖的加重，它出現得愈来愈经常。目前因为对全球气候变暖与厄尔尼诺的关联尚未确立，因而传统式气侯预测分析方式没法出示超出1年的精确预测分析。
因此，日本全南国立大学科学研究团队拓展了这种可以预测分析厄尔尼诺事件的深度神经网络方式。该实体模型运用 1871年至1973年的历史时间气侯统计数据，及其厄尔尼诺事件的仿真模拟统计数据开展训炼，并根据1984年至2017年的统计数据开展检测。
而且这类新方式不但比现行标准方法更精确，还能预测分析恶性事件产生于中国太平洋中南部還是东部地区，并在产生前评定海平面溫度转变。
该发生的几率对全世界气候灾害均有征兆实际意义，研究者称新方式出示的预测分析結果将协助政府部门等制订现行政策，以解决厄尔尼诺的危害。
随之全球气候变暖的加重，它出現得愈来愈经常。目前因为对全球气候变暖与厄尔尼诺的关联尚未确立，因而传统式气侯预测分析方式没法出示超出1年的精确预测分析。
因此，日本全南国立大学科学研究团队拓展了这种可以预测分析厄尔尼诺事件的深度神经网络方式。该实体模型运用 1871年至1973年的历史时间气侯统计数据，及其厄尔尼诺事件的仿真模拟统计数据开展训炼，并根据1984年至2017年的统计数据开展检测。
而且这类新方式不但比现行标准方法更精确，还能预测分析恶性事件产生于中国太平洋中南部還是东部地区，并在产生前评定海平面溫度转变。
该发生的几率对全世界气候灾害均有征兆实际意义，研究者称新方式出示的预测分析結果将协助政府部门等制订现行政策，以解决厄尔尼诺的危害。
