Causal Discovery to Improve Machine Learning-Based Tropical Cyclone Intensity Predictions

Sudheesh, Saranya Ganesh und Beucler, Tom Georges und Tam, Frederick Iat-Hin und Gerhardus, Andreas und Runge, Jakob (2023) Causal Discovery to Improve Machine Learning-Based Tropical Cyclone Intensity Predictions. 103rd AMS annual meeting, Denver, CO, USA und Online.

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Offizielle URL: https://ams.confex.com/ams/103ANNUAL/meetingapp.cgi/Paper/416696

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/194315/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Vortrag)

Titel:

Causal Discovery to Improve Machine Learning-Based Tropical Cyclone Intensity Predictions

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Sudheesh, Saranya Ganesh	University of Lausanne	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Beucler, Tom Georges	University of Lausanne	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Tam, Frederick Iat-Hin	University of Lausanne	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Gerhardus, Andreas	Andreas.Gerhardus (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-1868-655X	NICHT SPEZIFIZIERT
Runge, Jakob	Jakob.Runge (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-0629-1772	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

Januar 2023

Referierte Publikation:

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

causal feature selection, tropical cyclones, multiple linear regression, statistical intensity prediction

Veranstaltungstitel:

103rd AMS annual meeting

Veranstaltungsort:

Denver, CO, USA und Online

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

keine Zuordnung

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R - keine Zuordnung

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - keine Zuordnung

Standort:

Jena

Institute & Einrichtungen:

Institut für Datenwissenschaften > Datenanalyse und -intelligenz

Hinterlegt von:

Gerhardus, Andreas

Hinterlegt am:

14 Apr 2023 11:32

Letzte Änderung:

14 Apr 2023 11:32

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