Neural Networks for Climate Prediction: Enhancements and Accuracy
Keywords:
neural networks, climate, prediction, accuracy, datasetsAbstract
This paper delves into the use of neural networks for improving the accuracy of climate predictions. The study evaluates several neural network architectures, including convolutional and recurrent networks, in processing large datasets from climate models. Comparing traditional methods with AI-enhanced techniques, the paper demonstrates significant advancements in predicting climate patterns and assessing potential impacts of climate change.
References
Satyanarayana, D., & Rao, S. V. (2008, April). Fault tolerant spanners for ad hoc sensor networks. In 2008 7th Asia-Pacific Symposium on Information and Telecommunication Technologies (pp. 235-240). IEEE.
Hamam, H., & Loucif, S. (2009). Web-based engine for program curriculum designers. IEEE Transactions on Education, 52(4), 563-572.
Al-Rajab, M., Loucif, S., & Al Risheh, Y. (2023). Predicting new crescent moon visibility applying machine learning algorithms. Scientific Reports, 13(1), 6674.
Рагимов, Э. Р. О. (2012). Методология оптимальной идентификации расположения программных единиц в комплексе безопасных программ, реализующих систему защиты информации корпоративной сети. Вопросы защиты информации, (1), 51-57.
Рагимов, Э. Р. (2010). Выявление уязвимостей и выбоp пpогpаммного обеспечения для системы защиты инфоpмации коpпоpативных сетей. Телекоммуникации, (1), 46-48.
Рагимов, Э. Р. (2006). Об одном подходе оценки риска при проектировании защищенных корпоративных сетей. Информационные технологии моделирования и управления, (1), 94-98.
Алгулиев, P. М., & Pагимов, Э. P. (2006). Синтез аpхитектуpы защищенной коpпоpативной сети. Телекоммуникации, (2), 19-23.
Рагимов, Э. Р. (2005). КЛАССИФИКАЦИЯ УГРОЗ ПО СЕРВИСАМ БЕЗОПАСНОСТИ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ. Информационное противодействие угрозам терроризма, (5), 87-92.
оглу Рагимов, Э. Р., & оглу Искендерзаде, Э. Б. (2023). ЭФФЕКТИВНЫЕ МЕТРОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ НАНОТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ В ТРАНСПОРТНОЙ СФЕРЕ. Сетевое издание «Нефтегазовое дело», (1), 126-142.
Рагимов, Э. Р. О. (2011). Метрология элементов безопасности программных комплексов, реализующих систему защиты информации корпоративных сетей. Вопросы защиты информации, (2), 36-41.
Рагимов, Э. Р. (2011). Модель идентификации безотказной работы программных средств в корпоративных сетях. Телекоммуникации, (2), 2-5.
Kumar, N., & Kataria, V. Enhanced Sentiment Classification using a Multi-layered Stacked Ensemble Architecture.
