LSTM深度學習技術在氣象溫度預測中的應用研究摘要伴隨著計算機技術的迅猛發展，深度學習開啟了人工智能新時代。以深度學習為代表，伴隨其在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領域取得的突破性進展，新技術創新帶來的不僅是挑戰，同時也給氣象預測技術的發展帶來了機遇。課題針對氣象溫度進行時間序列建模，通過分析國內外研究現狀及對時間序列預測模型的研究與對比，提出了改進深度學習框架來進行溫度時間序列預測的思路。考慮到普通神經網絡中出現的氣象參數被認為是彼此獨立，時序關系一般不被考慮的缺點，在對氣象預測模型的構建中，提出了通過滑動時間窗手段改造，讓普通神經網絡也能學習到歷史時序特征。實驗表明，在深度前饋網絡中加入時序特征的天氣預報模型，效果要明顯優于不考慮時序的模型。更進一步，針對實驗中暴露出的前饋神經網絡預報準確率隨著預報時間增長快速下降的問題，提出了通過改造循環神經網絡(RNN)進行氣溫預測的方法，并采用專門解決普通循環神經網絡長時依賴問題的長短時記憶網絡(LONGSHORT-TERMMEMEORY,LSTM)來構建氣溫預測模型。本文在分析了循環神經網絡、LSTM網絡，結合氣溫預測實驗模型中出現的過擬合、梯度消失與梯度爆炸等一系列問題，提出使用ReLU激活函數以及加入正則化手段改進等策略，通過優化后的氣溫預測模型都較以往有更好的收斂效果。在實驗中，還包含了對氣象數據集的轉換、清洗、特征提取等工作。在平臺應用方面，將實驗搬到谷歌的深度學習框架TensorFlow中進行，使用GPU直接參與并行運算，為嘗試復雜深度模型實驗提供了可能。同時為驗證模型的效果。本文提出基于LSTM深度學習技術在精細化氣溫預測的應用研究，解決了一系列深度學習技術在氣象預測上的具體實現與運用問題，創新了LSTM多步氣溫預測時序分析方法，拓展天氣預報手段。關鍵詞：深度學習；時間序列；循環神經網絡；長時記憶網絡目錄1緒論 參考文獻李文博，王志遠.短期天氣預報的新方法和問題[M].科學出版社,2022.張子凡，劉明杰.氣候變化影響人類健康[J].中華環境,2023(Zl):37-39.陳思遠，趙泰一.中長期天氣預報基礎[M].氣象出版社，2021.周建強，孫澤宇.高速公路不農天氣交通事故分析[J].道路交通與安全,2021(8):26-29.吳昊然，朱俊馳.人類對天氣和氣候的影響卩].國外科技新書評介，2008(2):19-20.丁一匯.高等天氣學[M].氣象出版社,2005.鄭智航，何啟航.現代天氣學原理[M].高等教育出版社,1999.黃景云，高翔宇.數值天氣預報業務模式現狀與展望[J].氣象學報，2004,62(5):623-633.林澤楷，徐浩淼等.天氣學和天氣預報的研究進展[J].大氣科學,2003,27(4):451-467.邱偉宸，馬超凡.淺探現代天氣預報技術發展的基礎和特點[J].科技資訊,2008(33):217-217.謝睿思，羅睿龍.淺談現代天氣預報的主要方法[J].城市建設理論研究：電子版,2011(14).楊柳青，李明軒.時間序列分析[M].中國人民大學出版社,2015.MaqsoodI,KhanMR,AbrahamA.WeatherForecastingModelsUsingEnsemblesofNeuralNetworks[M]//Intelligent羅睿龍，謝睿思temsDesignandApplications.SpringerBerlinHeidelberg,2007:33-42.BartokJ,HabalaO,BednarP,etal.Dataminingandintegrationforpredictingsignificantmeteorologicalphenomena[J].ProcediaComputerScience,2010,1(1):37-46.SinghS,BhambriP,GillJ.TimeSeriesbasedTemperaturePredictionusingBackPropagationwithGeneticAlgorithmTechnique[J].InternationalJournalofComputerScienceIssues,2011,8(5).SSingh,JGill.TemporalWeatherPredictionusingBackPropagationbasedGeneticAlgorithmTechnique[J].InternationalJournalofIntelligent羅睿龍，謝睿思tems&Applications,2014,6(12):55-61.AznarteJL,SiebertN.DynamicLineRatingUsingNumericalWeatherPredictionsandMachineLearning:ACaseStudy[J].I（吳昊然，朱俊馳，2022）TransactionsonPowerDelivery,2017,32(1):335-343.王澤楷，張皓然等.時間序列的ARIMA季節模型在長期預報中的應用卩].科學通報,1980,25(22):1030-1032.劉子航，陳睿思.改進時間序列模型在降雨量預測中的應用研究[J].計算機仿真,2011,28(10):141-145.趙俊馳，黃景云，等.基于ARIMA模型的云南氣象干旱預測研究[J].人民長江，2015(15):6-9.孫智慧，周智航等.基于貝葉斯分類方法的雷暴預報[J].解放軍理工大學學報.2010,11(5):578-584朱啟航，吳昊然.基于貝葉斯理論的單站地面氣溫的概率預報研究[J].大氣科學學報，2014,37(6):740-748.徐浩淼，林澤楷等.基于多維時間序列挖掘的降雨天氣模型研究[J].計算機工程與設計.2010,31(4)：898-902.馬超凡，邱偉宸等.氣象數據挖掘研究[J].武漢理工大學學報,2010(16):110-114.羅睿龍，謝睿思.數據挖掘技術在精細化溫度預報中的應用[J].干旱氣象,2012,30(1):130-135.高翔宇，鄭智航等.多模式集成的概率天氣預報和氣候預測研究進展[J].大氣科學學報，2014,37(2):248-256.何啟航，黃景云.基于小波-NAR神經網絡的氣象要素時間序列預測與天氣指數彩虹期權估值[J].系統工程理論與實踐,2016,36(5):1146-1155.李明軒，楊柳青，等.日氣溫多元時間序列局部支持向量回歸預測[J].系統仿真學報,2016,28(3):654-660.PalmerTN.Predictinguncertaintyinforecastsofweatherandclimate[J].ReportsonProgressinPhysics,2000,63(2):71.張皓然，王澤楷.現代天氣工程學[J].氣象,2000(10):49.陳睿思，劉子航等.近10年中國現代天氣預報的發展與應用[J].氣象學報,2014(6):1069-1078.楊位欽，顧嵐.時間序列分析與動態數據建模[M].北京理工大學出版社,1988.LorenzEN.DeterministicNonperiodicFlow[M]//TheTheoryofChaoticAttractors.SpringerNewYork,2004:25-36.DmowskaR,SaltzmanB.Long-rangepersistenceingeophysicaltimeseries[M].Academic,1999.JanacekG.Timeseriesanalysisforecastingandcontrol[J].JournalofTime,2010,31(4):303-303.BrockwellPJ,DavisRA.TimeSeries:TheoryandMethods[M].Springer-Verlag,2015.布羅克韋爾.時間序列與預測(英文版.第2版)[M].人民郵電出版社,2009.中國科學院數學研究所編.回歸分析方法[M].科學出版社,1974.謝開貴，周家啟.組合預測模型的回歸分析方法[J].重慶大學學報自然科學版，2003,26(1):62-65.劉斌，劉思峰.基于灰色系統理論的時序數據挖掘技術[J].中國工程科學,2003(09).WilliamsGP.Chaostheorytamed[J].SocialFictions,1997,45(2):213.LevyD.ChaosTheoryandStrategy:Theory,Application,andManagerialImplications[J].StrategicManagementJournal,1994,15(SupplementS2):167-178.Ivakhnenko,Alexey(1971).”Polynomialtheoryofcomplex羅睿龍，謝睿思tems".I（吳昊然，朱俊馳，2022）Transactionson羅睿龍，謝睿思tems,ManandCyb