針對復(fù)雜氣象現(xiàn)象的深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型設(shè)計(jì)摘要伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展，深度學(xué)習(xí)開啟了人工智能新時(shí)代。以深度學(xué)習(xí)為代表，伴隨其在計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得的突破性進(jìn)展，新技術(shù)創(chuàng)新帶來的不僅是挑戰(zhàn)，同時(shí)也給氣象預(yù)測技術(shù)的發(fā)展帶來了機(jī)遇。課題針對氣象溫度進(jìn)行時(shí)間序列建模，通過分析國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及對時(shí)間序列預(yù)測模型的研究與對比，提出了改進(jìn)深度學(xué)習(xí)框架來進(jìn)行溫度時(shí)間序列預(yù)測的思路?？紤]到普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的氣象參數(shù)被認(rèn)為是彼此獨(dú)立，時(shí)序關(guān)系一般不被考慮的缺點(diǎn)，在對氣象預(yù)測模型的構(gòu)建中，提出了通過滑動(dòng)時(shí)間窗手段改造，讓普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也能學(xué)習(xí)到歷史時(shí)序特征。實(shí)驗(yàn)表明，在深度前饋網(wǎng)絡(luò)中加入時(shí)序特征的天氣預(yù)報(bào)模型，效果要明顯優(yōu)于不考慮時(shí)序的模型。更進(jìn)一步，針對實(shí)驗(yàn)中暴露出的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率隨著預(yù)報(bào)時(shí)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(luò)(RNN)進(jìn)行氣溫預(yù)測的方法，并采用專門解決普通循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)長時(shí)依賴問題的長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LONGSHORT-TERMMEMEORY,LSTM)來構(gòu)建氣溫預(yù)測模型。本文在分析了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合氣溫預(yù)測實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭谐霈F(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(jìn)等策略，通過優(yōu)化后的氣溫預(yù)測模型都較以往有更好的收斂效果。在實(shí)驗(yàn)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(yīng)用方面，將實(shí)驗(yàn)搬到谷歌的深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow中進(jìn)行，使用GPU直接參與并行運(yùn)算，為嘗試復(fù)雜深度模型實(shí)驗(yàn)提供了可能。同時(shí)為驗(yàn)證模型的效果。本文提出基于LSTM深度學(xué)習(xí)技術(shù)在精細(xì)化氣溫預(yù)測的應(yīng)用研究，解決了一系列深度學(xué)習(xí)技術(shù)在氣象預(yù)測上的具體實(shí)現(xiàn)與運(yùn)用問題，創(chuàng)新了LSTM多步氣溫預(yù)測時(shí)序分析方法，拓展天氣預(yù)報(bào)手段。關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；時(shí)間序列；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；長時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)目錄1緒論 參考文獻(xiàn)楊梓銘,陳昊宇.短期天氣預(yù)報(bào)的新方法和問題[M].科學(xué)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(yù)報(bào)基礎(chǔ)[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(xué)[M].氣象出版社,2005.許嘉俊,黃紫涵.現(xiàn)代天氣學(xué)原理[M].高等教育出版社,1999.周俊翔,李安琪.數(shù)值天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)模式現(xiàn)狀與展望[J].氣象學(xué)報(bào)，2004,62(5):623-633.劉子和,王瑞琳等.天氣學(xué)和天氣預(yù)報(bào)的研究進(jìn)展[J].大氣科學(xué),2003,27(4):451-467.陳志強(qiáng),張依婷.淺探現(xiàn)代天氣預(yù)報(bào)技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)和特點(diǎn)[J].科技資訊,2008(33):217-217.朱柏鑫,王沛然.淺談現(xiàn)代天氣預(yù)報(bào)的主要方法[J].城市建設(shè)理論研究：電子版,2011(14).魏梓豪,鄧紫云.時(shí)間序列分析[M].中國人民大學(xué)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(shí)間序列的ARIMA季節(jié)模型在長期預(yù)報(bào)中的應(yīng)用卩].科學(xué)通報(bào),1980,25(22):1030-1032.方旭東,王子怡.改進(jìn)時(shí)間序列模型在降雨量預(yù)測中的應(yīng)用研究[J].計(jì)算機(jī)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(yù)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(yù)報(bào)[J].解放軍理工大學(xué)學(xué)報(bào).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(yù)報(bào)研究[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào)，2014,37(6):740-748.王子俊,陳潔妍等.基于多維時(shí)間序列挖掘的降雨天氣模型研究[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì).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(xué)學(xué)報(bào),2010(16):110-114.蔣浩宇,劉佳怡.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在精細(xì)化溫度預(yù)報(bào)中的應(yīng)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(yù)報(bào)和氣候預(yù)測研究進(jìn)展[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào)，2014,37(2):248-256.許梓潼,趙曉璇.基于小波-NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣象要素時(shí)間序列預(yù)測與天氣指數(shù)彩虹期權(quán)估值[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2016,36(5):1146-1155.張宇浩,王思敏，等.日氣溫多元時(shí)間序列局部支持向量回歸預(yù)測[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),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(xué)[J].氣象,2000(10):49.陸子辰,李書穎等.近10年中國現(xiàn)代天氣預(yù)報(bào)的發(fā)展與應(yīng)用[J].氣象學(xué)報(bào),2014(6):1069-1078.楊位欽，顧嵐.時(shí)間序列分析與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)建模[M].北京理工大學(xué)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(shí)間序列與預(yù)測(英文版.第2版)[M].人民郵電出版社,2009.中國科學(xué)院數(shù)學(xué)研究所編.回歸分析方法[M].科學(xué)出版社,1974.謝開貴，周家啟.組合預(yù)測模型的回歸分析方法[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)自然科學(xué)版，2003,26(1):62-65.劉斌，劉思峰.基于灰色系統(tǒng)理論的時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[J].中國工程科學(xué),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