PiggyCast: Improving weather prediction accuracy through a stacking-based ensemble AI approach

Climate Change AI - NeurIPS 2025 Accepted Work

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Kimani, Josiah K. (VerfasserIn) , Angélil, Oliver (VerfasserIn) , Fotso, Chris (VerfasserIn) , Knoblauch, Steffen (VerfasserIn)
Dokumenttyp:	Konferenzschrift
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	[Erscheinungsort nicht ermittelbar] Climate Change AI 2025
In:	Sonderdruck aus: PiggyCast: Improving weather prediction accuracy through a stacking-based ensemble AI approach Paper #121 (2025)
Schlagworte:	Konferenzschrift
Online-Zugang:	Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: https://www.climatechange.ai/papers/neurips2025/121
Verfasserangaben:	authors: Josiah K. Kimani, African Institute for Mathematical Sciences (AIMS), South Africa; Oliver Angélil, PhD - Ishango.ai, Switzerland; Chris Fotso - Ishango.ai, Germany; Steffen Knoblauch, PhD - Heidelberg University, Germany

Beschreibung
Zusammenfassung:	Climate Change AI - NeurIPS 2025 Accepted Work
Beschreibung:	Gesehen am 05.02.2026
Beschreibung:	Online Resource