Phương pháp: Mô hình học máy (Ridge Regression) dự báo SPI-3
(chỉ số chuẩn hóa lượng mưa tích lũy 3 tháng, theo McKee 1993 — được WMO và các hệ thống cảnh
báo hạn thực tế dùng cho hạn khí tượng ngắn hạn vì ổn định hơn SPI-1 một tháng) của
tháng kế tiếp, dựa trên SPI-3 hiện tại, bốc hơi, độ ẩm đất, nhiệt độ, áp suất
và gió của tháng hiện tại. Xem đầy đủ minh chứng dữ liệu/mô hình/độ chính xác ở
báo cáo bên dưới.
Trạm
-
Tháng dự báo
-
SPI-3 dự báo
-
Mức hạn dự báo
-
SPI-3 thực tế và AI dự báo theo tháng (30 tháng gần nhất)
Vùng nền đỏ nhạt: các tháng thuộc tập test (mô hình dự báo hoàn toàn ngoài dữ liệu huấn luyện tại thời điểm đó).
Chi tiết theo tháng
Tháng
Mưa 3 tháng (mm)
SPI-3 thực tế
Mức hạn thực tế
SPI-3 AI dự báo
Mức hạn AI dự báo
Tập dữ liệu
Chưa tải dữ liệu
Báo cáo minh chứng mô hình AI
Bộ số liệu huấn luyện, loại mô hình, cách chia dữ liệu và độ chính xác đo được — cập nhật mỗi lần huấn luyện lại (train_model.py).