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原文
arXiv · Machine Learning Theory· Ryan Solgi, Rohan Shankar, Hugo A. Loaiciga·· 3 小时前AI 评分26

降水的低秩张量结构及其在卫星-参考数据融合中的应用

Low-rank tensor structure of precipitation and its application to satellite-reference merging

AI 导读

研究提出张量框架 TMerge,用共享低秩时空因子融合卫星降水与稀疏参考观测,修正美国本土 IMERG Final Run 产品。2019-2022 年间,相关性从 0.53 提升至 0.85,均方根误差与平均绝对误差分别降低 48.2% 和 29.3%,优于线性偏差校正、分位数映射和神经网络。改进在沿海误差最大区域最显著。

来源:arXiv · Machine Learning Theory · arxiv.org