В статье рассматривается применение машинного обучения для прогнозирования индекса жары (HI) на следующий день в четырёх городах США. Модели Random Forest и GRU показали высокую точность прогнозов, превышающую 80% в трёх из четырёх локаций. Результаты могут помочь в предупреждении о высоких температурах с минимальными вычислительными затратами. arXiv: 2603.19488 Обзоры | Физика
Прогноз индекса жары в отдельных городах США на основе машинного обучения
В статье рассматривается применение машинного обучения для прогнозирования индекса жары (HI) на следующий день в четырёх городах США. Модели Random Forest и GRU показали высокую точность прогнозов, превышающую 80% в трёх из четырёх локаций. Результаты могут помочь в предупреждении о высоких температурах с минимальными вычислительными затратами.
arXiv: 2603.19488
