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【2h】

Enhancing understanding and improving prediction of severe weather through spatiotemporal relational learning

机译：通过时空关系学习增强对恶劣天气的认识并改善对恶劣天气的预测

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作者
Amy McGovern; David J. Gagne; John K. Williams; Rodger A. Brown; Jeffrey B. Basara;
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年度 2013
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1. Enhancing understanding and improving prediction of severe weather through spatiotemporal relational learning [J] . Amy McGovern, David J. Gagne Ⅱ, John K. Williams, Machine Learning . 2014,第1期

机译：通过时空关系学习增强对恶劣天气的认识并改善对恶劣天气的预测
2. Using Spatiotemporal Relational Random Forests to Improve Our Understanding of Severe Weather Processes [J] . Amy McGovera, David John Gagne II, Nathaniel Troutman, Statistical Analysis and Data Mining . 2011,第4期

机译：使用时空关系随机森林来增进我们对恶劣天气过程的理解
3. Using spatiotemporal relational random forests to improve our understanding of severe weather processes [J] . Amy McGovern, David John Gagne, Nathaniel Troutman, Statistical Analysis and Data Mining . 2011,第4期

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4. Severe Hail Prediction within a Spatiotemporal Relational Data Mining Framework [C] . II David John Gagne, McGovern Amy, Brotzge Jerald, IEEE International Conference on Data Mining Workshops . 2013

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5. The Impact of Airborne Radio Occultation Measurements on Severe Weather Prediction Using the Regional WRF Model [D] . Chen, Xue Meng. 2017

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6. Enhancing understanding and improving prediction of severe weather through spatiotemporal relational learning [O] . Amy McGovern, David J. Gagne II, John K. Williams, -1

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7. USING SPATIOTEMPORAL RELATIONAL RANDOM FORESTS TO IMPROVE OUR UNDERSTANDING OF SEVERE WEATHER PROCESSES [O] . Amy Mcgovern, David John, Gagne Ii, 2012

机译：使用时空关系随机森林来改善我们对严重天气过程的理解
8. Understanding Air-Sea Coupling Processes and Coupled Model Predictions Using GOTEX Measurements and COAMPS/NCOM and Aircraft Measurements for Understanding Air-Sea Coupling and Improving Coupled Model Predictions. [R] . A. Bucholtz Q. Wang 2012

机译：了解气 - 海耦合过程和耦合模型预测使用GOTEX测量和COamps / NCOm和飞机测量来理解气 - 海耦合和改进耦合模型预测。

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