Wissenschaftler der Technischen Hochschule (TH) Lübeck haben mithilfe von Satellitendaten und maschinellem Lernen Abflussvorhersagen von Flüssen in der türkischen Schwarzmeerregion berechnet. Prof. Ozgur Kisi und Prof. Christoph Külls haben mit einem internationalen Team in einer Studie die Tauglichkeit von drei Methoden des maschinellen Lernens (CatBoost (CB), Random Forest (RF) und Extreme Gradient Tree Boosting (XGBoost, XGB)) für monatliche Abflussvorhersagen untersucht.
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