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基于改进LSTMs模型的区域中长期气温预测方法研究
被引量：
1
1
作者
杨乐
马驰
+1 位作者
胡辉
黄冬
《惠州学院学报》
2021年第6期75-79,99,共6页
结合残差网络阶跃连接的优点,基于长短期记忆网络模型(LSTM)和双向长短期记忆网络模型(BiLSTM),提出了对区域中长期气温预测准确率较高的DeepLSTMs网络模型.利用主成分分析对哈尔滨2007-2018年逐时气象资料进行降维,得到温度预测的主要...
结合残差网络阶跃连接的优点,基于长短期记忆网络模型(LSTM)和双向长短期记忆网络模型(BiLSTM),提出了对区域中长期气温预测准确率较高的DeepLSTMs网络模型.利用主成分分析对哈尔滨2007-2018年逐时气象资料进行降维,得到温度预测的主要影响因素,对气象要素进行预处理和重构,并结合DeepLSTMs网络模型对哈尔滨市中长期气温进行了大量的预测实验.结果表明,利用DeepLSTMs网络模型对该地区中长期气温的预测精度高于比较所用方法.
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关键词
LSTM
BiLSTM
deeplstms
区域中长期气温预测
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职称材料
题名
基于改进LSTMs模型的区域中长期气温预测方法研究
被引量：
1
1
作者
杨乐
马驰
胡辉
黄冬
机构
辽宁科技大学计算机与软件工程学院
惠州学院计算机科学与工程学院
深圳亿达盛投资管理有限公司
出处
《惠州学院学报》
2021年第6期75-79,99,共6页
基金
广东省教育厅项目(2018KTSCX218)
惠州学院博士科研启动项目(2018JB020)。
文摘
结合残差网络阶跃连接的优点,基于长短期记忆网络模型(LSTM)和双向长短期记忆网络模型(BiLSTM),提出了对区域中长期气温预测准确率较高的DeepLSTMs网络模型.利用主成分分析对哈尔滨2007-2018年逐时气象资料进行降维,得到温度预测的主要影响因素,对气象要素进行预处理和重构,并结合DeepLSTMs网络模型对哈尔滨市中长期气温进行了大量的预测实验.结果表明,利用DeepLSTMs网络模型对该地区中长期气温的预测精度高于比较所用方法.
关键词
LSTM
BiLSTM
deeplstms
区域中长期气温预测
Keywords
LSTM model
BiLSTM algorithm
deeplstms
model
prediction of the medium and long-term temperature
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进LSTMs模型的区域中长期气温预测方法研究
杨乐
马驰
胡辉
黄冬
《惠州学院学报》
2021
1
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