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    Study of the Spatiotemporal Distribution Characteristics of Rainfall Using Hybrid Dimensionality Reduction-Clustering Model: A Case Study of Kunming City, China.
    Lin, Weijie ; Liu, Yuanyuan ; et al.
    In: Atmosphere, Jg. 15 (2024-05-01), Heft 5, S. 534-549
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    GraphAT Net: A Deep Learning Approach Combining TrajGRU and Graph Attention for Accurate Cumulonimbus Distribution Prediction.
    Zhang, Ting ; Liew, Soung-Yue ; et al.
    In: Atmosphere, Jg. 14 (2023-10-01), Heft 10, S. 1506-1523
    Online academicJournal
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    Spatiotemporal Assessment and Correction of Gridded Precipitation Products in North Western Morocco.
    Ait Dhmane, Latifa ; Moustadraf, Jalal ; et al.
    In: Atmosphere, Jg. 14 (2023-08-01), Heft 8, S. 1239-1266
    Online academicJournal
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    Comparison of Bias Correction Methods for Summertime Daily Rainfall in South Korea Using Quantile Mapping and Machine Learning Model.
    Seo, Ga-Yeong ; Ahn, Joong-Bae
    In: Atmosphere, Jg. 14 (2023-07-01), Heft 7, S. 1057-1073
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    Projected Rainfall Triggered Landslide Susceptibility Changes in the Hengduan Mountain Region, Southwest China under 1.5–4.0 °C Warming Scenarios Based on CMIP6 Models.
    Yin, Huaxiang ; Zhang, Jiahui ; et al.
    In: Atmosphere, Jg. 14 (2023-02-01), Heft 2, S. 214-234
    Online academicJournal
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    Enhancing the Performance of Quantitative Precipitation Estimation Using Ensemble of Machine Learning Models Applied on Weather Radar Data.
    Mihuleţ, Eugen ; Burcea, Sorin ; et al.
    In: Atmosphere, Jg. 14 (2023), Heft 1, S. 182-208
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    Typhoon Quantitative Rainfall Prediction from Big Data Analytics by Using the Apache Hadoop Spark Parallel Computing Framework.
    Wei, Chih-Chiang ; Chou, Tzu-Hao
    In: Atmosphere, Jg. 11 (2020-08-01), Heft 8, S. 870-870
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    The Development of a Quantitative Precipitation Forecast Correction Technique Based on Machine Learning for Hydrological Applications.
    Ko, Chul-Min ; Jeong, Yeong Yun ; et al.
    In: Atmosphere, Jg. 11 (2020), Heft 1, S. 111-111
    Online academicJournal
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    Prediction of Rainfall Using Intensified LSTM Based Recurrent Neural Network with Weighted Linear Units.
    Poornima, S. ; Pushpalatha, M.
    In: Atmosphere, Jg. 10 (2019-11-01), Heft 11, S. 668-668
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    Machine Learning Approach to Classify Rain Type Based on Thies Disdrometers and Cloud Observations.
    Ghada, Wael ; Estrella, Nicole ; et al.
    In: Atmosphere, Jg. 10 (2019-05-01), Heft 5, S. 251-251
    Online academicJournal
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