报告问题 (Title)：整合数据同化和机械学习来提高空气质量展望的准确性

报告人 (Speaker)： Hai Xiang Lin 教授（Delft University of Technology, Netherlands）

报告时间 (Time)：2023年11 月10日(周五) 09:00-10:30

报告所在 (Place)：校本部GJ303

约请人(Inviter)：白延琴 教授

主理部分：理学院数学系

报告摘要：

数据同化是一种基于数理模子和视察数据的要领，，，，，使用视察数据的信息来降低模子中的不确定性。。。。同时，，，，，机械学习是一种数据驱动的要领，，，，，它试图找到主要的特征及其与数据的关系。。。。与基于模子的数据同化相比，，，，，机械学习手艺不需要数学物理模子，，，，，而是实验通过优化历程将数据拟合到某种功效关系中。。。。连系基于模子的数据同化要领和数据驱动的 机械学习的强盛功效是近期的研究重点之一，，，，，我们讨论通过连系数据同化和机械学习来提高空气质量预告的研究事情。。。。