【摘 要】
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长短期记忆网络(LSTM)是一种时间递归神经网络,适合于预测时间序列延续性相对较长的事件.本文基于LSTM网络构建了一个全新的大雾临近预报框架,首先将地面气象要素观测资料转
【基金项目】
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江苏省气象科学研究所北极阁基金(BJG201707)~~
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长短期记忆网络(LSTM)是一种时间递归神经网络,适合于预测时间序列延续性相对较长的事件.本文基于LSTM网络构建了一个全新的大雾临近预报框架,首先将地面气象要素观测资料转化成时间序列数据,并基于此序列进行建模.为了验证提出的模型的准确性,将安徽省81个国家站近2年地面气象要素数据转换为序列数据,基于该数据集对未来1–4小时进行逐小时大雾预报实验,实验结果显示本文提出的模型其TS-Score分别为61%、55%、36%和31%,明显优于卷积神经网络(CNN)以及传统机器学习算法如支持向量机(SVM)和K-
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