【摘 要】
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基于深度门控循环(GRU)神经网络,利用地面气象要素小时资料(气温、气压、露点温度、相对湿度和水汽压)建立湖南石门未来24 h逐小时气温预报模型,并对模型精度进行分析。结果
【机 构】
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中国气象局气象干部培训学院湖南分院,湖南省气象信息中心
【基金项目】
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湖南省气象局面上科研项目(XQKJ19B053,XQKJ19B066)
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基于深度门控循环(GRU)神经网络,利用地面气象要素小时资料(气温、气压、露点温度、相对湿度和水汽压)建立湖南石门未来24 h逐小时气温预报模型,并对模型精度进行分析。结果表明,深度GRU逐小时气温模型预报精度随预报时次的增加逐步下降,决定系数(R2)为0.996~0.906、平均绝对误差(MAE)为0.359~1.974和均方根误差(RMSE)为0.510~2.562℃,24 h气温预报准确率为62.529%,优于滑动平均自回归(ARIMA)气温预报模型,且能较好体现气温转折性变化。利用深度GRU模型对
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