https://mp.weixin.qq.com/s/6mr_2aUK2eU3RYCyWpa7lg
这篇恐怕要按照SwinRNN SwinRDM FUXI这个顺序来梳理
摘要：过去的AI方法在ECWMF的HRES对比中，10天就比较好了，但是15天还是不行。之前研究发现长期预测中的误差累积很严重，这方面也做了不少努力，但是这里认为单一模型的能力无法满足长短各种时间的要求。所以提出伏羲。基于纬度加权的RMSE和ACC表明伏羲在十五天内雨ECMWF EM有竞争力，是第一个做到这一点的ML模型。
要点：降低误差积累现象，达成了15天有效预测
数据：ERA5
方法：伏羲是自回归模型
标签：ACC,误差,复旦,15,模型,伏羲 From： https://www.cnblogs.com/andoblog/p/17514074.html