基于LSTM深度神经网络的精细化气温预报初探

作者：倪铮; 梁萍

来源：计算机应用与软件, 2018, 35(11): 233-271.

• 气温预报
• LSTM神经网络
• 深度神经网络
• 机器学习
• 循环神经网络

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。