arXiv · Machine Learning· Zhi-Song Liu, Jenni K\"oykk\"a, Wenqing Peng, Ammar Kheder, Petri Clusius, Michael Boy·· 13 小时前AI 评分37
基于物理正则化 Flow Matching 从 PM2.5 即时预测气溶胶粒径分布
Nowcasting aerosol particle size distributions from PM2.5 with physics-regularized flow matching
AI 导读
该研究在芬兰 Hyytiälä 与 Kumpula 两站评测从 24 小时 PM2.5 记录和 8 项气象参数生成小时级粒径分布的模型，Flow Matching 总体表现最佳。其 guided variant 在两站均取得最低 CRPS；基于简化气溶胶通用动力学方程（GDE）的约束，使训练站 CRPS 降低 5.5%-11.5%，并减少跨站迁移误差。
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