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利用物理正则化流匹配基于 PM2.5 进行气溶胶粒径分布临近预报

arXiv cs.LG ↗ · 5天前 缓存

本文对六种生成式深度学习模型进行了基准评估,用于根据PM2.5和气象数据临近预报气溶胶粒径分布。结果发现,物理引导的流匹配表现最佳,引入简化的一般动力学方程约束后,训练站点的连续排序概率评分(CRPS)降低了5.5–11.5%。

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