Прогнозирование температур в столицах штатов Бразилии с помощью машинного обучения В статье используется алгоритм машинного обучения Random Forest для прогнозирования среднемесячной температуры в столицах штатов Бразилии и по всей стране с 1961 по 2022 год. Исследование показывает, что алгоритм даёт точный прогноз с использованием данных о выбросах парниковых газов, температурах за предыдущие три месяца и их комбинации. Наилучшее прогнозирование получено для северо-восточного региона страны. arXiv: 2505.11511 Обзоры | Физика
Прогнозирование температур в столицах штатов Бразилии с помощью машинного обучения
В статье используется алгоритм машинного обучения Random Forest для прогнозирования среднемесячной температуры в столицах штатов Бразилии и по всей стране с 1961 по 2022 год. Исследование показывает, что алгоритм даёт точный прогноз с использованием данных о выбросах парниковых газов, температурах за предыдущие три месяца и их комбинации. Наилучшее прогнозирование получено для северо-восточного региона страны.
arXiv: 2505.11511
