針對(duì)復(fù)雜氣象現(xiàn)象的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)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(kāi)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(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)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(lái)的不僅是挑戰(zhàn)，同時(shí)也給氣象預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了機(jī)遇。課題針對(duì)氣象溫度進(jìn)行時(shí)間序列建模，通過(guò)分析國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及對(duì)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的研究與對(duì)比，提出了改進(jìn)深度學(xué)習(xí)框架來(lái)進(jìn)行溫度時(shí)間序列預(yù)測(cè)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(duì)氣象預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建中，提出了通過(guò)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(duì)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(zhǎng)快速下降的問(wèn)題，提出了通過(guò)改造循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)進(jìn)行氣溫預(yù)測(cè)的方法，并采用專(zhuān)門(mén)解決普通循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)時(shí)依賴問(wèn)題的長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LONGSHORT-TERMMEMEORY,LSTM)來(lái)構(gòu)建氣溫預(yù)測(cè)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(cè)實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭谐霈F(xiàn)的過(guò)擬合、梯度消失與梯度爆炸等一系列問(wèn)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(guò)優(yōu)化后的氣溫預(yù)測(cè)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(duì)氣象數(shù)據(jù)集的轉(zhuǎn)換、清洗、特征提取等工作。在平臺(tái)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(cè)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(cè)上的具體實(shí)現(xiàn)與運(yùn)用問(wèn)題，創(chuàng)新了LSTM多步氣溫預(yù)測(cè)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(zhǎng)時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)目錄1緒論 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