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题名基于改进的BiLSTM网络能见度预测研究
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作者
唐远志
陈清乐
周园
苏静文
李丽
廖波
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机构
贵州省气象台
贵州新气象科技有限责任公司
贵州省习水县气象局
贵州省气象服务中心
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出处
《智能计算机与应用》
2024年第5期241-246,共6页
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基金
贵州省科技厅科技支撑计划项目(黔科合支撑[2022]一般286)。
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文摘
能见度对人们日常生活、生产方面的影响越来越大,因此实现对能见度的精确预测就显得尤为重要。近年来很多研究者利用人工智能技术对能见度进行预测,但都聚焦于逐小时数据、精细化程度较低。为了提升能见度预测的精度,本文提出了IM_BiLSTM_Attention网络。一方面,获取大量的逐分钟气象的数据,并计算Spearman相关系数,衡量其与能见度的相关性;另一方面,引入稀疏注意力机制对BiLSTM网络进行改进,进而选择性地关注时间序列中的重要信息以减少注意力分散和噪声数据干扰,提高了能见度预测的精度。通过在数据集上的实验结果表明,IM_BiLSTM_Attention在逐分钟能见度预测问题上效果更优。
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关键词
能见度预测
气象因子
稀疏注意力
im_bilstm_attention
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Keywords
visibility prediction
weather factor
sparse attention
im_bilstm_attention
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
P457
[天文地球—大气科学及气象学]
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