基于LSTM与BP神经网络的降水预测研究

作者：陈实; 孙颖娜^*; 萨日娜

来源：甘肃水利水电技术, 2023, 59(01): 7-11.

DOI：10.19645/j.issn2095-0144.2023.01.002

• 洮南市
• BP神经网络
• LSTM神经网络
• 降水预测

准确预测降水过程，对当地的防汛排涝抗旱、生活生产具有重要的意义。为研究洮南市降水预测的可行性，采用洮南市1971-2013年的降水数据来构造传统的误差反向传播模型（Back Propagation,BP模型）与长短期记忆模型（Long Short-Term Memory,LSTM模型），来预测2014-2018年的降水情况。并对预测结果与实测数据进行对比和验证。结果表明：在相同的学习率和优化器以及损失函数基础上，LSTM模型更适用于洮南市降水预测。模型精度较高，与实测数据拟合度更好，预测精度接近甲级。

• 单位
  黑龙江大学