使用ML算法预测马来西亚沿海沿线选定的地点的海平面
Nur Alyaa Hazrin1, Kai Lun Chong2, Yuk Feng Huang1
1Department of Civil Engineering, Lee Kong Chian Faculty of Engineering and Science, Universiti Tunku Abdul Rahman, Jalan Sg. Long, Bandar Sg. Long, 43000, Kajang, Selangor, Malaysia.
机器学习 (ML) 模型使用历史数据准确预测每日海平面. 海平面数据的7天延迟显著改善了所有测试模型和位置的预测准确性.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 数据科学数据科学数据科学
- 气候科学 气候科学
背景情况:
- 海平面上升是气候变化的重要后果.
- 准确的每日海平面预测对于沿海管理和减缓战略至关重要.
- 传统的方法可能无法完全捕捉到海平面变化的复杂动态.
研究的目的:
- 评估六种不同的机器学习 (ML) 算法的性能,用于每日海平面预测.
- 为了确定马来西亚特定地点的最佳ML模型.
- 为了确定数据滞后对预测准确性的影响.
主要方法:
- 利用1985年至2018年的海平面数据进行模型培训和测试.
- 应用了六种不同的ML算法,包括线性回归,相互作用线性回归和高斯过程回归.
- 使用根平均平方误差 (RMSE),平均绝对误差 (MAE) 和R平方指标评估模型性能.
主要成果:
- 不同的ML模型在马来西亚的各种研究地点 (例如,Pulau Langkawi,Geting,Pulau Pinang,Sandakan) 显示出优异的性能.
- 在海平面数据中使用7天的延迟始终提高了所有测试模型的预测准确性.
- 使用不到7天延迟的模型显示精度降低,表明时间数据模式的重要性.
结论:
- 机器学习模型,当适当训练和测试时,提供可靠的工具来预测每日海平面.
- 最优的ML模型是特定于位置的,需要量身定制的方法.
- 在海平面数据中包含7天的延迟对于提高基于ML的气候变化适应预测的准确性和可靠性至关重要.
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