基于LSTM-GRU的氣溫預(yù)測(cè)模型研究目錄1緒論 [13]。4.3LSTM-GRU模型實(shí)證分析通過上述數(shù)據(jù)處理，以及歸一化處理后，便可開展模型地應(yīng)用工作。將天氣數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，并且將百分之九十的數(shù)據(jù)集分配給訓(xùn)練集，并創(chuàng)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)加載器。本次實(shí)驗(yàn)采用的三種算法模型均按照上述比例劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練結(jié)束后，使用測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。計(jì)算模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，并將其與實(shí)際結(jié)果放在同一幅圖中進(jìn)行對(duì)比。然后計(jì)算均絕對(duì)誤差、均方根誤差兩項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)。以下是LSTM-GRU模型的氣溫預(yù)測(cè)圖，預(yù)測(cè)了未來1000分鐘內(nèi)的實(shí)際氣溫：圖SEQ圖表\*ARABIC5LSTM-GRU模型氣溫預(yù)測(cè)圖其中，Predictions代表的是預(yù)期的數(shù)值，而Actual則代表真實(shí)的數(shù)值。從所展示的圖表中，我們可以明顯觀察到預(yù)測(cè)值與實(shí)際值高度吻合，這證明了本模型具有很高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。接下來展示的是單一LSTM模型與單一GRU模型的氣溫預(yù)測(cè)圖表:圖SEQ圖表\*ARABIC6單一LSTM模型氣溫預(yù)測(cè)圖圖SEQ圖表\*ARABIC7單一GRU模型預(yù)測(cè)圖從圖中可知，LSTM模型預(yù)測(cè)圖中的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值比較接近，但仍然存在明顯誤差，尤其是在個(gè)別預(yù)測(cè)值中，其預(yù)測(cè)誤差極為明顯，第56個(gè)預(yù)測(cè)值相對(duì)于實(shí)際值明顯過低。而GRU模型則預(yù)測(cè)效果最差，在預(yù)測(cè)氣溫上升趨勢(shì)時(shí)較為保守，通常比實(shí)際值低，而氣溫每次波動(dòng)的較低氣溫又通常比實(shí)際值略高。評(píng)估模型優(yōu)劣不能僅依靠預(yù)測(cè)圖，以下是實(shí)驗(yàn)采用的三個(gè)模型預(yù)測(cè)產(chǎn)生的MAE和RMSE：表2LSTM、GRU和LSTM-GRU模型的MAE和RMSE表模型MAERMSELSTM1.01821.2062GRU1.38891.7776LSTM-GRU0.72610.8248以上描述的是三個(gè)模型的平均絕對(duì)誤差和均方根誤差，這些誤差都非常明顯。LSTM和GRU的平均絕對(duì)誤差和均方根誤差都超過了1，而GRU的均方根誤差更是高達(dá)1.7776。而本研究采用的LSTM-GRU模型的平均絕對(duì)誤差和均方根誤差則分別為0.7261和0.8248。對(duì)比另外兩個(gè)單一模型，LSTM-GRU呈現(xiàn)出了極為優(yōu)異的預(yù)測(cè)精度。在文明發(fā)展歷史長(zhǎng)河中，人類不停地在探索氣象學(xué)，認(rèn)識(shí)氣象對(duì)社會(huì)的影響。在這個(gè)領(lǐng)域中，氣溫預(yù)測(cè)是至關(guān)重要的一環(huán)。在深度學(xué)習(xí)中，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）與門控循環(huán)單元（GRU）作為突出的算法，因其在預(yù)測(cè)工作中的出色表現(xiàn)而備受推崇。本論文將這兩者融合，構(gòu)建了LSTM-GRU模型，旨在充分發(fā)揮它們?cè)跉鉁仡A(yù)測(cè)中的優(yōu)勢(shì)，最大限度地利用各自的特點(diǎn)。通過將LSTM和GRU結(jié)合起來，我們意在克服二者各自的局限性，以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)氣溫變化。本次研究意在為氣溫預(yù)測(cè)領(lǐng)域的發(fā)展和實(shí)踐提供新的見解和方法。本論文的主要研究工作和結(jié)論如下：（1）在本次研究中，我們深入探討了常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)氣溫預(yù)測(cè)模型。特別地，我們著重研究了長(zhǎng)短期記憶以及門控循環(huán)單元的基本原理，并將它們應(yīng)用在氣溫預(yù)測(cè)領(lǐng)域。（2）構(gòu)建了LSTM-GRU模型用于氣溫預(yù)測(cè)。通過對(duì)LSTM和GRU的原理進(jìn)行分析和理解，我們能夠更好地發(fā)揮二者在序列數(shù)據(jù)建模方面的優(yōu)勢(shì)。通過將這兩個(gè)模型融合，我們可以更有效地捕獲氣象數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴性和時(shí)間序列特性，從而提升氣溫預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度和魯棒性。這項(xiàng)研究為提升氣象預(yù)測(cè)模型的性能和可靠性提供了重要的理論和實(shí)踐指導(dǎo)。本文不僅將長(zhǎng)短期記憶與門控循環(huán)單元實(shí)踐到氣溫預(yù)測(cè)中去，并且在二者基礎(chǔ)上構(gòu)建了LSTM-GRU模型，提高了氣溫預(yù)測(cè)的精度。不過，本文仍存在一些不足：（1）盡管本次論文僅利用了除日期外常見的六項(xiàng)氣象指標(biāo)進(jìn)行特征分析，但在更專業(yè)的氣溫預(yù)測(cè)中，更多的氣象指標(biāo)應(yīng)該被納入考慮。這包括但不限于能見度、云量、降水量等因素，這些指標(biāo)能夠提供更全面、更準(zhǔn)確的氣象信息，從而增強(qiáng)模型對(duì)氣溫變化的預(yù)測(cè)能力。通過引入更多的氣象指標(biāo)，我們能夠更全面地理解氣象系統(tǒng)的復(fù)雜性，為提高氣溫預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性提供更深入的基礎(chǔ)和支持。（2）在模型評(píng)估中，僅使用了平均絕對(duì)誤差和均方根誤差這兩個(gè)指標(biāo)。然而，為了獲得更全面的評(píng)估，應(yīng)該考慮添加均方誤差和決定系數(shù)等指標(biāo)。均方誤差提供了對(duì)誤差的更精細(xì)度量，而決定系數(shù)則可以評(píng)估模型對(duì)數(shù)據(jù)方差的解釋能力。通過結(jié)合這些指標(biāo)，可以更全面地評(píng)估模型的性能，并為進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)提供更準(zhǔn)確的指導(dǎo)。參考文獻(xiàn)付天寶,蘇通,劉瑩瑩,趙文娜,謝赟,于秋麗,李琦.河北省日均氣溫對(duì)手足口病發(fā)病的影響[J].中國國境衛(wèi)生檢疫雜志,2023,46(04):306-312.韓闖,程傳龍,李春雨,等.氣溫日較差對(duì)淄博市冠心病入院人數(shù)的短期影響[J].山東大學(xué)學(xué)報(bào)(醫(yī)學(xué)版),2023,61(04):111-118.聶峰英.大數(shù)據(jù)資源技術(shù)服務(wù)協(xié)同研究——以氣象數(shù)據(jù)為例[J].信息化研究,2016,42(01):6-11.梁龍躍,何香,劉波.天氣預(yù)測(cè)及其衍生品定價(jià)研究——基于氣溫日度數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].價(jià)格理論與實(shí)踐.2023.07.192鞠琴,吳金雨,王興平等.機(jī)器學(xué)習(xí)算法在氣候模式降水和氣溫集成中的應(yīng)用[J/OL].水資源保護(hù):1-14[2023-12-05].馬司周.基于深度學(xué)習(xí)的多序列氣溫預(yù)測(cè)研究[D].甘肅:蘭州理工大學(xué),2022.RuNi,HuanCao.SentimentAnalysisbasedonGloVeandLSTM-GRU[A]第三十九屆中國控制會(huì)議論文集（7）[C].中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)控制理論專業(yè)委員會(huì)（TechnicalCommitteeonControlTheory,ChineseAssociationofAutomation）、中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)（ChineseAssociationofAutomation）、中國系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)（SystemsEngineeringSocietyofChina),中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)控制理論專業(yè)委員會(huì),2020:6..丁仕風(fēng),李費(fèi)旭,韓森,等.基于LSTM-GRU模型的船體結(jié)構(gòu)應(yīng)力預(yù)測(cè)分析[J].中國造船,2023,64(05):146-158.張敏敏.基于深度學(xué)習(xí)的氣溫預(yù)測(cè)研究[D].河北經(jīng)貿(mào)大學(xué),2023.劉丹秀.基于隨機(jī)森林和長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣溫預(yù)測(cè)研究[D].安徽建筑大學(xué),2022.田