基于LSTM-DNN網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)時(shí)天氣預(yù)測(cè)算法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110628314.6 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113095443A 公開(kāi)（公告）日 2021-07-09
申請(qǐng)公布號(hào) CN113095443A 申請(qǐng)公布日 2021-07-09
分類(lèi)號(hào) G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G01W1/10（2006.01）I 分類(lèi) 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 孫莉;吳慧東;丁莎;張國(guó)和;鄭培清 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 江蘇思遠(yuǎn)集成電路與智能技術(shù)研究院有限公司
代理機(jī)構(gòu) 常州盛鑫專(zhuān)利代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 劉燕芝
地址 213164江蘇省常州市武進(jìn)區(qū)常武中路18號(hào)常州科教城江南現(xiàn)代工業(yè)研究院5樓
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于LSTM?DNN（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)?深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)時(shí)天氣預(yù)測(cè)算法，主要應(yīng)用于推測(cè)未來(lái)天氣情況。所示算法分為兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)，分別是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)多種氣象要素以當(dāng)時(shí)天氣情況，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行人工分類(lèi)，搭建根據(jù)天氣要素推測(cè)天氣情況的深度全連接網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)。LSTM網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化、向量化處理，從而預(yù)測(cè)出未來(lái)時(shí)間段內(nèi)多種氣象要素的變化值。將LSTM網(wǎng)絡(luò)的輸出作為已經(jīng)訓(xùn)練完成的DNN網(wǎng)絡(luò)的輸入，連接兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成LSTM?DNN網(wǎng)絡(luò)后，可基于當(dāng)時(shí)氣象要素推測(cè)未來(lái)天氣情況。本發(fā)明將LSTM?DNN網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于氣象領(lǐng)域，提供一種可實(shí)現(xiàn)的實(shí)時(shí)天氣情況預(yù)測(cè)方法。