Volterra Accentuated Non-Linear Dynamical Admittance (VANYA) to model Deforestation: An Exemplification from the Amazon Rainforest

要約

最近のテクノロジーの進歩により、インテリジェントなオートメーションがサイクロン、干ばつ、地震災害から私たちをサポートします。
アルゴリズム学習は、神経科学、遺伝学、人間とコンピューターのインタラクションなどの高度な分野を発展させています。
時系列データは進歩を促進します。
伝統的な分野でこれらのアプローチを採用するには課題が残ります。
ニューラル ネットワークは、理解と偏見の問題に直面しています。
AI が科学分野全体に拡大しているのは、適応可能な記述子と組み合わせ論証によるものです。
この記事では、Prey Predator Dynamics を組み込んだ VANYA モデルを使用した森林喪失のモデリングに焦点を当てます。
VANYA は、Amazon Rainforest データを Long Short-Term Memory、N-BEATS、RCN などの他の予測者と比較して森林被覆を予測します。

要約(オリジナル)

Intelligent automation supports us against cyclones, droughts, and seismic events with recent technology advancements. Algorithmic learning has advanced fields like neuroscience, genetics, and human-computer interaction. Time-series data boosts progress. Challenges persist in adopting these approaches in traditional fields. Neural networks face comprehension and bias issues. AI’s expansion across scientific areas is due to adaptable descriptors and combinatorial argumentation. This article focuses on modeling Forest loss using the VANYA Model, incorporating Prey Predator Dynamics. VANYA predicts forest cover, demonstrated on Amazon Rainforest data against other forecasters like Long Short-Term Memory, N-BEATS, RCN.

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