《針對復雜氣象現(xiàn)象的深度學習預測模型設計（論文）》19000字

針對復雜氣象現(xiàn)象的深度學習預測模型設計摘要伴隨著計算機技術的迅猛發(fā)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(chuàng)新帶來的不僅是挑戰(zhàn)，同時也給氣象預測技術的發(fā)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(nèi)外研究現(xiàn)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?？紤]到普通神經(jīng)網(wǎng)絡中出現(xiàn)的氣象參數(shù)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(jīng)網(wǎng)絡也能學習到歷史時序特征。實驗表明，在深度前饋網(wǎng)絡中加入時序特征的天氣預報模型，效果要明顯優(yōu)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(jīng)網(wǎng)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(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)進行氣溫預測的方法，并采用專門解決普通循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡長時依賴問題的長短時記憶網(wǎng)絡(LONGSHORT-TERMMEMEORY,LSTM)來構建氣溫預測模型。本文在分析了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、LSTM網(wǎng)絡，結合氣溫預測實驗模型中出現(xiàn)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(shù)以及加入正則化手段改進等策略，通過優(yōu)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(shù)據(jù)集的轉(zhuǎn)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(xiàn)與運用問題，創(chuàng)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(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡；長時記憶網(wǎng)絡目錄1緒論 參考文獻楊梓銘,陳昊宇.短期天氣預報的新方法和問題[M].科學出版社,2022.王澤林,劉佳琪.氣候變化影響人類健康[J].中華環(huán)境,2023(Zl):37-39.趙天辰,李思瑤.中長期天氣預報基礎[M].氣象出版社，2021.孫浩然,王夢璐.高速公路不農(nóng)天氣交通事故分析[J].道路交通與安全,2021(8):26-29.何曉華,鄭宇凡.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.許嘉俊,黃紫涵.現(xiàn)代天氣學原理[M].高等教育出版社,1999.周俊翔,李安琪.數(shù)值天氣預報業(yè)務模式現(xiàn)狀與展望[J].氣象學報，2004,62(5):623-633.劉子和,王瑞琳等.天氣學和天氣預報的研究進展[J].大氣科學,2003,27(4):451-467.陳志強,張依婷.淺探現(xiàn)代天氣預報技術發(fā)展的基礎和特點[J].科技資訊,2008(33):217-217.朱柏鑫,王沛然.淺談現(xiàn)代天氣預報的主要方法[J].城市建設理論研究：電子版,2011(14).魏梓豪,鄧紫云.時間序列分析[M].中國人民大學出版社,2015.MaqsoodI,KhanMR,AbrahamA.WeatherForecastingModelsUsingEnsemblesofNeuralNetworks[M]//Intelligent蔣浩宇,劉佳怡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蔣浩宇,劉佳怡tems&Applications,2014,6(12):55-61.AznarteJL,SiebertN.DynamicLineRatingUsingNumericalWeatherPredictionsandMachineLearning:ACaseStudy[J].I(何曉華,鄭宇凡,2020)TransactionsonPowerDelivery,2017,32(1):335-343.鄭凱文,陳若彤等.時間序列的ARIMA季節(jié)模型在長期預報中的應用卩].科學通報,1980,25(22):1030-1032.方旭東,王子怡.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.何宇辰,李佳慧，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.蔣澤凱,楊雪梅等.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高明陽,李欣怡.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.王子俊,陳潔妍等.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.陳昕宇,趙文婷等.氣象數(shù)據(jù)挖掘研究[J].武漢理工大學學報,2010(16):110-114.蔣浩宇,劉佳怡.數(shù)據(jù)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.李雪琳,郭奕然等.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.許梓潼,趙曉璇.基于小波-NAR神經(jīng)網(wǎng)絡的氣象要素時間序列預測與天氣指數(shù)彩虹期權估值[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2016,36(5):1146-1155.張宇浩,王思敏，等.日氣溫多元時間序列局部支持向量回歸預測[J].系統(tǒng)仿真學報,2016,28(3):654-660.PalmerTN.Predictinguncertaintyinforecastsofweatherandclimate[J].ReportsonProgressinPhysics,2000,63(2):71.陳詩琪,楊志豪.現(xiàn)代天氣工程學[J].氣象,2000(10):49.陸子辰,李書穎等.近10年中國現(xiàn)代天氣預報的發(fā)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(tài)數(shù)據(jù)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(shù)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(tǒng)理論的時序數(shù)據(jù)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蔣浩宇,劉佳怡tems".I(何曉華,鄭宇凡,2020)Transactionson蔣浩宇,劉佳怡tems,ManandCybe