MetaTrans-FSTSF: A Transformer-Based Meta-Learning Framework for Few-Shot Time Series Forecasting in Flood Prediction

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Remote Sensing vol. 17, no. 1 (2025), p. 77
Hlavní autor:	Jiang, Jiange
Další autoři:	Chen, Chen, Lackinger, Anna, Li, Huimin, Li, Wan, Qingqi Pei, Dustdar, Schahram
Vydáno:	MDPI AG
Témata:	Flood forecasting Scarcity Accuracy Flood management Water resources management Deep learning Datasets Internet of Things Pattern recognition Task complexity Hydrology Weather forecasting Machine learning Time series Climate change Floods Adaptability Catchment areas Resource management Emergency preparedness Artificial intelligence Computer vision Predictions Neural networks Effectiveness Emergency communications systems Impact prediction Decision making Flood predictions
On-line přístup:	Citation/Abstract Full Text + Graphics Full Text - PDF
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!