CASL 选择性迁移学习用于荷兰地下水异常预测
原文标题：Selective Transfer Learning for Groundwater Level Anomaly Forecasting: Accuracy-Risk Trade-offs
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论文研究荷兰多井地下水异常预测中的上下文感知选择性迁移学习（CASL），通过校准训练的凸混合组合无迁移与固定迁移模型。实验覆盖 457 口井，固定迁移会损害 18%–52% 的井，CASL 相比无迁移降低 RMSE 并部分挽救受损井。结果显示精度与风险之间存在权衡，而非单一方案占优。
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