【摘 要】
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由于海量的气象观测数据之间存在大量的物理噪声和与气温无关的冗余特征,而传统的气温预测方法提取潜在特征的能力有限,同时缺乏对气象观测数据间时间相关性的考虑。单一的运用某一种气温预测方法,都有可能出现因无法充分学习气象观测数据间的隐藏特征和时间依赖关系,而导致数据分析效率较低、气温预测精度不尽如人意的缺陷。因此,本文基于一维卷积神经网络(1DCNN)能够进行特征提取的特点和长短期记忆神经网络(LSTM
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由于海量的气象观测数据之间存在大量的物理噪声和与气温无关的冗余特征,而传统的气温预测方法提取潜在特征的能力有限,同时缺乏对气象观测数据间时间相关性的考虑。单一的运用某一种气温预测方法,都有可能出现因无法充分学习气象观测数据间的隐藏特征和时间依赖关系,而导致数据分析效率较低、气温预测精度不尽如人意的缺陷。因此,本文基于一维卷积神经网络(1DCNN)能够进行特征提取的特点和长短期记忆神经网络(LSTM)较强的时间序列数据处理能力,构建了一种多信息融合气温预测模型1DCNN-LSTM。该模型在1DCNN和LSTM神经网络的互补作用下,能够有效地克服单一预测模型的局限性,具有更强的学习能力、泛化能力以及非线性预测能力,进一步提高中长期气温预测精度。具体研究结论如下:(1)运用随机森林模型对预处理后的气象观测数据进行特征选择,挖掘出与气温高度相关的气象要素作为神经网络模型的输入变量,进而克服了传统气温预测模型因特征提取能力不足而导致的气温预测精度较低的局限性,有效提高气温预测精度。(2)构建了一种基于1DCNN和LSTM的多信息融合滚动气温预测模型。该模型能够有效地挖掘气象观测数据间存在的时间相关性,剔除与气温变化无关的物理噪声和冗余特征,降低数据维度和时间复杂度,进而提取出与气温高度相关的潜在特征,进一步提高气温预测精度。(3)气温预测模型的实证研究。选取云南省昆明市历史气象观测数据为例,运用本文所构建的多信息融合滚动气温预测模型1DCNN-LSTM对未来24小时各气象要素的逐时预测进行比较研究。研究结果表明,相较于传统的LSTM、1DCNN和反向传播神经网络(BP),1DCNN-LSTM模型的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)最低,且皮尔逊相关系数(r)最接近于1,具有更好的预测效果。该研究方法为气温的精准预测提供了可借鉴的参考依据。
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