[发明专利]一种基于深度时空神经网络的气温预报方法有效
| 申请号： | 202110087773.8 | 申请日： | 2021-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN112862090B | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 吕之豪;潘斌;谢仲铭;王健禹;王昊辰 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06F17/16;G06F17/11;G06F16/29 |
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| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度时空神经网络的气温预报方法，基于带有社会池化层的长短期记忆神经网络(Social LSTM)，构建时空结合的深度学习模型用于气温预报：获取待预报区域历史气温数据，预处理为可输入模型的时间序列样本并划分训练集测试集；建立模型，其特征在于将每个子区域分别建立长短期记忆网络(LSTM)单元，将上一时刻LSTM单元输出的隐藏状态整合为社会张量，与下一时刻温度数据合并输入LSTM单元，针对网格；设定模型超参数，使用训练集训练模型，根据模型在测试集上的预测误差调整超参数设置；最终，将待预报时间之前的一段时间内的温度数据调整为适配模型输入的温度序列，输入模型得到预报结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 时空 神经网络 气温 预报 方法 | ||
【主权项】：
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