首页> 中文期刊> 《计算机应用与软件》 >基于LSTM深度神经网络的精细化气温预报初探

基于LSTM深度神经网络的精细化气温预报初探

         

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.

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号