2025《基于LSTM的气象温度时间序列预测模型构建与分析（论文）》19000字.doc

基于LSTM的气象温度时间序列预测模型构建与分析

摘要

伴随着计算机技术的迅猛发展，深度学习开启了人工智能新时代。以深度学习为代表，伴随其在计算机视觉、语音识別、自然语言处理等领域取得的突破性进展，新技术创新带来的不仅是挑战，同时也给气象预测技术的发展带来了机遇。

课题针对气象温度进行时间序列建模，通过分析国内外研究现状及对时间序列预测模型的研究与对比，提出了改进深度学习框架来进行温度时间序列预测的思路。考虑到普通神经网络中出现的气象参数被认为是彼此独立，时序关系一般不被考虑的缺点，在对气象预测模型的构建中，提出了通过滑动时间窗手段改造，让普通神经网络也能学习到历史时序特征。实验表明，在深度前馈网络中加入时序特征的天气预报模型，效果要明显优于不考虑时序的模型。更进一步，针对实验中暴露出的前馈神经网络预报准确率随着预报时间增长快速下降的问题，提出了通过改造循环神经网络(RNN)进行气温预测的方法，并采用专门解决普通循环神经网络长时依赖问题的长短时记忆网络(LONGSHORT-TERMMEMEORY,LSTM)来构建气温预测模型。本文在分析了循环神经网络、LSTM网络，结合气温预测实验模型中出现的过拟合、梯度消失与梯度爆炸等一系列问题，提出使用ReLU激活函数以及加入正则化手段改进等策略，通过优化后的气温预测模型都较以往有更好的收敛效果。

在实验中，还包含了对气象数据集的转换、清洗、特征提取等工作。在平台应用方面，将实验搬到谷歌的深度学习框架TensorFlow中进行，使用GPU直接参与并行运算，为尝试复杂深度模型实验提供了可能。同时为验证模型的效果。

本文提出基于LSTM深度学习技术在精细化气温预测的应用研究，解决了一系列深度学习技术在气象预测上的具体实现与运用问题，创新了LSTM多步气温预测时序分析方法，拓展天气预报手段。

关键词：深度学习；时间序列；循环神经网络；长时记忆网络

目录

TOC\o1-3\h\z\u1绪论 1

2相关技术 4

2.1引言 7

2.2经典时间序列预测方法 7

2.2.1时间序列的概念 7

2.2.2气温时间序列预测技术和方法 8

2.2.3循环神经网络 9

2.2.4LSTM神经网络 10

2.3数据处理一般流程 11

2.4其它时间序列预测模型 12

2.5深度学习 12

2.5.1深度学习概念 12

2.5.2深度学习流程 12

2.5.3损失函数定义 13

2.6本章小节 14

3基于LSTM的气象预测模型构建 15

3.1数据处理 16

3.2LSTM气温预测模型构建 20

4.LSTM模型实验结果与分析 20

4.1模型环境搭建 23

4.2模型效果评估指标 25

4.3LSTM模型实验结果与分析 26

4.4滑动时间窗改进 31

4.5本章小结32

5总结与展望 33

5.1总结 34

5.2展望 34

参考文献 35

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1绪论

天气现象与人类的生产生活、社会经济、军事活动等方方面面都密切相关[1]。天气直接影响着每个生物体的健康，天气可以使人们心情变坏，增加上下班的时间，极端低温可以导致人体热量丢失，可能导致保暖装备不好的人致命，对于中老年人，幼小儿童天气交替变化容易诱发感冒，即使身体健康的人群，极度炎热或是寒冷也可能导致疾病或是受伤；天气在国家经济生活方面也影响巨大[3]。一场意外的龙卷风或飓风能够造成生命危害和重大财产损失。据美国国家气候数据中心报告，2012年间，美国有超过11次重大气象灾害使该国共造成超过1100亿美元经济损失（李华，张伟杰，2022）。在交通运输方面恶劣天气会导致运输延误，轻微的毛毛雨就可以使视线产生障碍诱发交通事故，由此可以想见运输部门的报告显示，24%的汽车事故是因为天气原因；天气直接或间接地参入军事。比如预先知道某战区的气候，以及可能到来的大雨大热大风等危险，就可以为制定作战行动提供有力指导（王志强，赵晓东，2023）。天气预报能为组织最有效率的军事活动提供至关重要的保障,军事需求在很大程度上直接推动着天气预测技术的发展。

在国外，MaqsoodI以及KhanMR等人通过对加拿大萨斯喀彻温省南部天气预报的适用性问题的考察，提出了多层感知器MLPN网络，Elman简单递归神经ERNN网络、单层霍普菲尔德HFM模型和基于径向基函数的RBFN网络四种模型，并分别使用温度，风速和相对湿度的数据在MATLAB中进行训练和提前24小时的预测，但仅仅是对几种模