Un chercheur au UECSDR obtient l'acceptation de publier une recherche scientifique dans le conteneur Clarivate.
2025-03-25
L'Assistant Enseignant Mohamed Majeed Hamid, chercheur au Département de Météorologie Climatique, a obtenu l'acceptation pour la publication d'une recherche scientifique dans une revue sobre au sein du Conteneur de Publication Scientifique Clarivate avec la participation de chercheurs des universités malaisiennes, hongroises, indiennes et égyptiennes. Le chercheur a obtenu l'acceptation de la publication de la recherche étiquetée.
(Prévision des Débits Mensuels dans un Bassin Glaciaire : Une Comparaison entre les Modèles de Gradient Extrême Boosting (XGBoost) et les Modèles d'Apprentissage Profond)
Dans PLOS ONE, une revue Q1, dans le Conteneur de Score de Visibilité Clarivate : 6.2.
La recherche traite de l'étude du flux de surface dans l'un des bassins glaciaires de la région de Suède (la zone d'étude) car il dépend fortement de la fonte des glaces et est très sensible aux changements climatiques, ce qui joue un rôle majeur dans l'affectation de la quantité de flux de surface. La fonte accélérée des glaces en raison des changements climatiques et la hausse notable des températures augmentent la quantité d'inondations de surface et provoquent ainsi des dangers naturels tels que des inondations, donc la prévision future de la quantité d'eau de surface est un processus dynamique très complexe et la précision des prévisions aide à une meilleure gestion de l'eau ainsi qu'à l'élaboration d'un plan efficace pour réduire les effets secondaires des inondations qui menacent les zones environnantes de la zone étudiée.
L'étude a utilisé plusieurs modèles d'intelligence artificielle, des modèles d'apprentissage profond et des modèles d'apprentissage automatique, ainsi qu'une évaluation complète des performances des modèles utilisés dans cet article scientifique. De plus, un algorithme a également été développé pour aider à découvrir des points complexes dans les séries temporelles des données de flux de surface en identifiant les points d'inversion, qui sont considérés comme des points clés dans l'étude du flux de surface de manière globale, car ces points sont considérés comme des points où il y a un changement soudain et rapide dans la quantité de surface et ainsi choisir le meilleur modèle qui peut simuler ces points est un bon modèle avec une haute efficacité prédictive et fiabilité.
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