基于ARIMA模型和LSTM模型对南极地表月平均温度的预测

• 作 者: 相旭东 胡学平 余晓美 邓新
• 机 构: 滁州学院数学与金融学院,安庆师范大学数理学院
• 出 处: 高师理科学刊
• 发表日期: 2021年06期
• 关键词: 地表气温 ARIMA模型 LSTM模型 南极
• 基金项目: 安徽省自然科学研究项目(KJ2018A0424),滁州学院科研启动基金资助项目(2018qd01),安徽省自然科学基金青年项目(1908085QA01),应用统计学专业卓越工程师培养创新项目(2020zyrc089),校级一流本科专业项目(2019aqnuylzy01),校级一流教材建设项目(2019 aqnuylkc13)。

全球气候变暖对自然环境和人类活动造成了极为恶劣的影响,研究南极地表气温的变化规律能够帮助人类更好地应对这一问题.以Marion站点1968—2020年的地表月平均温度数据作为研究对象,分别采用传统的ARIMA模型和神经网络中的LSTM模型进行分析预测.对比RMSE和MAE发现,LSTM模型的拟合效果更好,因此对于掌握气温未来发展趋势具有重要价值.