【摘 要】
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本文提出了一种针对气象数据的CNN-LSTM深度神经网络,先是说明了其理论原理,然后对北京市(站号54511)1984年1月1日到2011年9月14日每日逐6小时实况观测的数据和ECMWF的再分析
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本文提出了一种针对气象数据的CNN-LSTM深度神经网络,先是说明了其理论原理,然后对北京市(站号54511)1984年1月1日到2011年9月14日每日逐6小时实况观测的数据和ECMWF的再分析资料(http://apps.ecmwf.int/datasets/data/interim-full-daily/levtype=pl/)建立了北京市未来6小时雷暴预报模型,测试了模型对北京市(站号54511) 2011年9月15日到2013年12月30日的雷暴预测准确率.结果表明:模型对北京市未来6小时雷暴预报准确率83.08%,误报率13.02%,能较好的对雷暴的6小时临近预报提供支持,可满足日常业务的需要.
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