【LSTM深度学习技术在气象温度预测中的应用研究（论文）19000字】

LSTM深度学习技术在气象温度预测中的应用研究摘要伴随着计算机技术的迅猛发展，深度学习开启了人工智能新时代。以深度学习为代表，伴随其在计算机视觉、语音识別、自然语言处理等领域取得的突破性进展，新技术创新带来的不仅是挑战，同时也给气象预测技术的发展带来了机遇。课题针对气象温度进行时间序列建模，通过分析国内外研究现状及对时间序列预测模型的研究与对比，提出了改进深度学习框架来进行温度时间序列预测的思路。考虑到普通神经网络中出现的气象参数被认为是彼此独立，时序关系一般不被考虑的缺点，在对气象预测模型的构建中，提出了通过滑动时间窗手段改造，让普通神经网络也能学习到历史时序特征。实验表明，在深度前馈网络中加入时序特征的天气预报模型，效果要明显优于不考虑时序的模型。更进一步，针对实验中暴露出的前馈神经网络预报准确率随着预报时间增长快速下降的问题，提出了通过改造循环神经网络(RNN)进行气温预测的方法，并采用专门解决普通循环神经网络长时依赖问题的长短时记忆网络(LONGSHORT-TERMMEMEORY,LSTM)来构建气温预测模型。本文在分析了循环神经网络、LSTM网络，结合气温预测实验模型中出现的过拟合、梯度消失与梯度爆炸等一系列问题，提出使用ReLU激活函数以及加入正则化手段改进等策略，通过优化后的气温预测模型都较以往有更好的收敛效果。在实验中，还包含了对气象数据集的转换、清洗、特征提取等工作。在平台应用方面，将实验搬到谷歌的深度学习框架TensorFlow中进行，使用GPU直接参与并行运算，为尝试复杂深度模型实验提供了可能。同时为验证模型的效果。本文提出基于LSTM深度学习技术在精细化气温预测的应用研究，解决了一系列深度学习技术在气象预测上的具体实现与运用问题，创新了LSTM多步气温预测时序分析方法，拓展天气预报手段。关键词：深度学习；时间序列；循环神经网络；长时记忆网络目录1绪论 参考文献李文博，王志远.短期天气预报的新方法和问题[M].科学出版社,2022.张子凡，刘明杰.气候变化影响人类健康[J].中华环境,2023(Zl):37-39.陈思远，赵泰一.中长期天气预报基础[M].气象出版社，2021.周建强，孙泽宇.高速公路不農天气交通事故分析[J].道路交通与安全,2021(8):26-29.吴昊然，朱俊驰.人类对天气和气候的影响卩].国外科技新书评介，2008(2):19-20.丁一汇.高等天气学[M].气象出版社,2005.郑智航，何启航.现代天气学原理[M].高等教育出版社,1999.黄景云，高翔宇.数值天气预报业务模式现状与展望[J].气象学报，2004,62(5):623-633.林泽楷，徐浩淼等.天气学和天气预报的研究进展[J].大气科学,2003,27(4):451-467.邱伟宸，马超凡.浅探现代天气预报技术发展的基础和特点[J].科技资讯,2008(33):217-217.谢睿思，罗睿龙.浅谈现代天气预报的主要方法[J].城市建设理论研究：电子版,2011(14).杨柳青，李明轩.时间序列分析[M].中国人民大学出版社,2015.MaqsoodI,KhanMR,AbrahamA.WeatherForecastingModelsUsingEnsemblesofNeuralNetworks[M]//Intelligent罗睿龙，谢睿思temsDesignandApplications.SpringerBerlinHeidelberg,2007:33-42.BartokJ,HabalaO,BednarP,etal.Dataminingandintegrationforpredictingsignificantmeteorologicalphenomena[J].ProcediaComputerScience,2010,1(1):37-46.SinghS,BhambriP,GillJ.TimeSeriesbasedTemperaturePredictionusingBackPropagationwithGeneticAlgorithmTechnique[J].InternationalJournalofComputerScienceIssues,2011,8(5).SSingh,JGill.TemporalWeatherPredictionusingBackPropagationbasedGeneticAlgorithmTechnique[J].InternationalJournalofIntelligent罗睿龙，谢睿思tems&Applications,2014,6(12):55-61.AznarteJL,SiebertN.DynamicLineRatingUsingNumericalWeatherPredictionsandMachineLearning:ACaseStudy[J].I（吴昊然，朱俊驰，2022）TransactionsonPowerDelivery,2017,32(1):335-343.王泽楷，张皓然等.时间序列的ARIMA季节模型在长期预报中的应用卩].科学通报,1980,25(22):1030-1032.刘子航，陈睿思.改进时间序列模型在降雨量预测中的应用研究[J].计算机仿真,2011,28(10):141-145.赵俊驰，黄景云，等.基于ARIMA模型的云南气象干旱预测研究[J].人民长江，2015(15):6-9.孙智慧，周智航等.基于贝叶斯分类方法的雷暴预报[J].解放军理工大学学报.2010,11(5):578-584朱启航，吴昊然.基于贝叶斯理论的单站地面气温的概率预报研究[J].大气科学学报，2014,37(6):740-748.徐浩淼，林泽楷等.基于多维时间序列挖掘的降雨天气模型研究[J].计算机工程与设计.2010,31(4)：898-902.马超凡，邱伟宸等.气象数据挖掘研究[J].武汉理工大学学报,2010(16):110-114.罗睿龙，谢睿思.数据挖掘技术在精细化温度预报中的应用[J].干旱气象,2012,30(1):130-135.高翔宇，郑智航等.多模式集成的概率天气预报和气候预测研究进展[J].大气科学学报，2014,37(2):248-256.何启航，黄景云.基于小波-NAR神经网络的气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值[J].系统工程理论与实践,2016,36(5):1146-1155.李明轩，杨柳青，等.日气温多元时间序列局部支持向量回归预测[J].系统仿真学报,2016,28(3):654-660.PalmerTN.Predictinguncertaintyinforecastsofweatherandclimate[J].ReportsonProgressinPhysics,2000,63(2):71.张皓然，王泽楷.现代天气工程学[J].气象,2000(10):49.陈睿思，刘子航等.近10年中国现代天气预报的发展与应用[J].气象学报,2014(6):1069-1078.杨位钦，顾岚.时间序列分析与动态数据建模[M].北京理工大学出版社,1988.LorenzEN.DeterministicNonperiodicFlow[M]//TheTheoryofChaoticAttractors.SpringerNewYork,2004:25-36.DmowskaR,SaltzmanB.Long-rangepersistenceingeophysicaltimeseries[M].Academic,1999.JanacekG.Timeseriesanalysisforecastingandcontrol[J].JournalofTime,2010,31(4):303-303.BrockwellPJ,DavisRA.TimeSeries:TheoryandMethods[M].Springer-Verlag,2015.布罗克韦尔.时间序列与预测(英文版.第2版)[M].人民邮电出版社,2009.中国科学院数学研究所编.回归分析方法[M].科学出版社,1974.谢开贵，周家启.组合预测模型的回归分析方法[J].重庆大学学报自然科学版，2003,26(1):62-65.刘斌，刘思峰.基于灰色系统理论的时序数据挖掘技术[J].中国工程科学,2003(09).WilliamsGP.Chaostheorytamed[J].SocialFictions,1997,45(2):213.LevyD.ChaosTheoryandStrategy:Theory,Application,andManagerialImplications[J].StrategicManagementJournal,1994,15(SupplementS2):167-178.Ivakhnenko,Alexey(1971).”Polynomialtheoryofcomplex罗睿龙，谢睿思tems".I（吴昊然，朱俊驰，2022）Transactionson罗睿龙，谢睿思tems,ManandCyb