【摘 要】
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沙尘暴包括沙暴和尘暴,常伴随着土地荒漠化而发生。其指的是一种不稳定强气流卷起地表的沙尘导致能见度降低的天气现象,具有突发性和危害性。沙尘暴在我国西北和华北地区多有
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沙尘暴包括沙暴和尘暴,常伴随着土地荒漠化而发生。其指的是一种不稳定强气流卷起地表的沙尘导致能见度降低的天气现象,具有突发性和危害性。沙尘暴在我国西北和华北地区多有发生。内蒙古地形狭长,横跨中国东北,华北,西北三大区域,其中西部是沙尘暴频发地区。沙尘暴治理方面主要通过恢复植被,保护环境来进行;预防方面,就要用到沙尘暴预警、预报等方法。近年来,借助计算机对气象资料进行分析建模逐步成为研究热点。循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是深度学习模型的一种,也被称为时间递归神经网络。由于气象数据具有属性多维性,不确定性,时空特性,周期性等特点,是典型的时间序列,用传统的数据分析方法对其进行处理分析很难获得良好的准确性。而循环神经网络可以很好的进行时间序列的建模,适用于大批量气象数据的分析处理。因此,本课题采用了循环神经网络对气象数据进行分析建模,预测内蒙古地区的沙尘暴天气现象,为提升沙尘暴预警水平提供一定程度的理论支持。本课题主要完成了以下工作:首先,将收集到的沙尘暴资料以及对应的日值气象资料进行了整合和预处理,主要包括:数据集成,数据降维,特征值处理和缺测值处理等。再根据数据采集时间将其整理为时间序列,并利用合成少数类过采样算法(Synthetic Minority Over Sampling Technique,SMOTE)处理了数据不平衡的问题。其次,分析了循环神经网络的优点和缺点,确定了长短期记忆网络(Long ShortTerm Memory,LSTM)模型和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)模型的结构和参数;使用上述两种神经网络和预处理后的气象数据序列,建立沙尘暴预测模型,并对两个模型的预测结果进行了分析比较。实验结果表明,LSTM神经网络有着更好的沙尘暴预测性能,更适用于本课题。最后,针对上述LSTM模型及其预测性能的不足,建立了基于时序数据的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型,并采用Stacking集成策略,对两个神经网络进行集成融合。利用循环神经网络的时序记忆能力和卷积神经网络的局部特征提取能力,分别以全连接网络和支持向量机为元分类器,建立了两种RNNCNN集成沙尘暴预测模型。实验结果表明,以全连接网络为元分类器的集成模型有着较好的预测性能。与单一RNN模型和单一CNN模型相比,在准确率、精度、召回率和f1-score这些预测评价指标上,该集成模型都有不同程度的提高。
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