10.3969/j.issn.1000-386x.2018.11.040
基于LSTM深度神经网络的精细化气温预报初探
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.
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
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P456.9(天气预报)
2019-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
233-236,271
