Глубокое обучение метеорологическим моделям для субрегионального прогнозирования океана: пример исследования системы апвеллинга Канарского течения В статье рассматривается применение глубоких нейросетей для прогнозирования океанических процессов в подрегионах, в частности в системе апвеллинга Канарского течения. Модель, обученная на спутниковых данных, показала более высокую точность по сравнению с традиционными методами и существующими физическими моделями океана, особенно в регионах со сложной динамикой океана. Это подтверждает возможность использования метеорологических моделей на основе данных для улучшения среднесрочного прогнозирования океана. arXiv: 2505.24429 Обзоры | Физика
Глубокое обучение метеорологическим моделям для субрегионального прогнозирования океана: пример исследования системы апвеллинга Канарского течения
В статье рассматривается применение глубоких нейросетей для прогнозирования океанических процессов в подрегионах, в частности в системе апвеллинга Канарского течения. Модель, обученная на спутниковых данных, показала более высокую точность по сравнению с традиционными методами и существующими физическими моделями океана, особенно в регионах со сложной динамикой океана. Это подтверждает возможность использования метеорологических моделей на основе данных для улучшения среднесрочного прогнозирования океана.
arXiv: 2505.24429
