查询结果:   倪铮,梁萍.基于LSTM深度神经网络的精细化气温预报初探[J].计算机应用与软件,2018,35(11):233 - 236,271.
中文标题
基于LSTM深度神经网络的精细化气温预报初探
发表栏目
人工智能与识别
摘要点击数
24
英文标题
FINE TEMPERATURE FORECAST BASED ON LSTM DEEP NEURAL NETWORK
作 者
倪铮 梁萍 Ni Zheng Liang Ping
作者单位
中国人民解放军96873部队 陕西 宝鸡 721000     
英文单位
The 96873 of PLA, Baoji 721000, Shaanxi, China     
关键词
气温预报 LSTM神经网络 深度神经网络 机器学习 循环神经网络
Keywords
Temperature forecast LSTM neural network Deep neural network Machine learning Recurrent neural network
基金项目
作者资料
倪铮,助理工程师,主研领域:短期预报。梁萍,高工。 。
文章摘要
利用LSTM(Long Short-Term Memory)深度神经网络和空军T511数值预报产品,对宝鸡市2017年9月到2018年3月每日逐3小时实况观测的数据进行模拟分析,建立宝鸡市未来24小时精细化气温预报模式。结果表明:其精细化气温预报准确率为68.75%,日最低气温预报准确率为84.62%,日最高气温预报准确率为61.54%,并能较好地对天气过程转折进行刻画,可满足日常气温预报的需要。
Abstract
LSTM deep neural network and Air Force T511 numerical forecast product were used to simulate and analyze the daily 3-hour real-time observation data of Baoji city from September 2017 to March 2018. And a fine temperature forecast model for Baoji in the next 24 hours was established. The results show that the accuracy of fine temperature forecast is 68.75%, the accuracy of minimum daily air temperature forecast is 84.62%, and the accuracy of maximum daily air temperature forecast is 61.54%. And the model can better describe the weather transition, which can meet the needs of daily temperature forecast. 
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