HESS Opinions: Never train a Long Short-Term Memory (LSTM) network on a single basin
Machine learning (ML) has played an increasing role in the hydrological sciences. In particular, Long Short-Term Memory (LSTM) networks are popular for rainfall–runoff modeling. A large majority of studies that use this type of model do not follow best practices, and there is one mistake in particul...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Hydrology and earth system sciences Jg. 28; H. 17; S. 4187 - 4201 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Katlenburg-Lindau
Copernicus GmbH
12.09.2024
Copernicus Publications |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 1607-7938, 1027-5606, 1607-7938 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Schreiben Sie den ersten Kommentar!