【摘 要】
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本文在简要介绍国内外精细化天气预报水平和数据挖掘在气象领域的应用现状基础上,展开了基于机器学习和数据挖掘的精细化温度预报方法研究。收集整理了我国北方地区三个站点
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本文在简要介绍国内外精细化天气预报水平和数据挖掘在气象领域的应用现状基础上,展开了基于机器学习和数据挖掘的精细化温度预报方法研究。收集整理了我国北方地区三个站点的温度历史实况资料,针对时间序列数据可以分解为趋势分量和波动分量的性质,设计实现了利用深度递归神经网络算法和启发式免疫算法分别对温度的趋势项和季节性波动项进行拟合后再叠加的预测模型,并在MATLAB平台上进行仿真,利用数据集中前29年的数据进行网络训练,以最后一年的数据进行检验验证。通过与历史实况的对比,分析了模型预报的准确率和稳定性,证明本文提出的精细化温度预报算法合理可行,可以提高现有预报水平,对温度预报的辅助决策具有重要参考意义。
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