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基于深度长短期记忆(LSTM)神经网络,分别利用地面气象多要素(气温、气压、露点温度、相对湿度、水汽压、小时降水量)和单要素(水汽压)建立怀化地区GPS大气可降水量估算模型LSTM_5和LSTM_1,并对模型精度进行分析。结果表明,利用地面气象要素建立的2种大气可降水量深度LSTM模型有较好的估算精度,决定系数均大于0.94,均方根误差均值小于1.158 1 mm,平均绝对误差均值小于0.709 9 mm,平均绝对百分比误差均值小于4.54%,较基于水汽压的可降水量线性拟合或二次多项式拟合模型的估算