基于LSTM-GRU的气温预测模型研究

基于LSTM-GRU的气温预测模型研究目录1绪论 [13]。4.3LSTM-GRU模型实证分析通过上述数据处理，以及归一化处理后，便可开展模型地应用工作。将天气数据集划分为训练集和测试集，并且将百分之九十的数据集分配给训练集，并创建相应的数据加载器。本次实验采用的三种算法模型均按照上述比例划分训练集和测试集。训练结束后，使用测试数据集对模型进行评估。计算模型的预测结果，并将其与实际结果放在同一幅图中进行对比。然后计算均绝对误差、均方根误差两项评估指标。以下是LSTM-GRU模型的气温预测图，预测了未来1000分钟内的实际气温：图SEQ图表\*ARABIC5LSTM-GRU模型气温预测图其中，Predictions代表的是预期的数值，而Actual则代表真实的数值。从所展示的图表中，我们可以明显观察到预测值与实际值高度吻合，这证明了本模型具有很高的预测准确性。接下来展示的是单一LSTM模型与单一GRU模型的气温预测图表:图SEQ图表\*ARABIC6单一LSTM模型气温预测图图SEQ图表\*ARABIC7单一GRU模型预测图从图中可知，LSTM模型预测图中的预测值和实际值比较接近，但仍然存在明显误差，尤其是在个别预测值中，其预测误差极为明显，第56个预测值相对于实际值明显过低。而GRU模型则预测效果最差，在预测气温上升趋势时较为保守，通常比实际值低，而气温每次波动的较低气温又通常比实际值略高。评估模型优劣不能仅依靠预测图，以下是实验采用的三个模型预测产生的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以上描述的是三个模型的平均绝对误差和均方根误差，这些误差都非常明显。LSTM和GRU的平均绝对误差和均方根误差都超过了1，而GRU的均方根误差更是高达1.7776。而本研究采用的LSTM-GRU模型的平均绝对误差和均方根误差则分别为0.7261和0.8248。对比另外两个单一模型，LSTM-GRU呈现出了极为优异的预测精度。在文明发展历史长河中，人类不停地在探索气象学，认识气象对社会的影响。在这个领域中，气温预测是至关重要的一环。在深度学习中，长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）作为突出的算法，因其在预测工作中的出色表现而备受推崇。本论文将这两者融合，构建了LSTM-GRU模型，旨在充分发挥它们在气温预测中的优势，最大限度地利用各自的特点。通过将LSTM和GRU结合起来，我们意在克服二者各自的局限性，以更准确地预测气温变化。本次研究意在为气温预测领域的发展和实践提供新的见解和方法。本论文的主要研究工作和结论如下：（1）在本次研究中，我们深入探讨了常见的神经网络气温预测模型。特别地，我们着重研究了长短期记忆以及门控循环单元的基本原理，并将它们应用在气温预测领域。（2）构建了LSTM-GRU模型用于气温预测。通过对LSTM和GRU的原理进行分析和理解，我们能够更好地发挥二者在序列数据建模方面的优势。通过将这两个模型融合，我们可以更有效地捕获气象数据中的长期依赖性和时间序列特性，从而提升气温预测的准确度和鲁棒性。这项研究为提升气象预测模型的性能和可靠性提供了重要的理论和实践指导。本文不仅将长短期记忆与门控循环单元实践到气温预测中去，并且在二者基础上构建了LSTM-GRU模型，提高了气温预测的精度。不过，本文仍存在一些不足：（1）尽管本次论文仅利用了除日期外常见的六项气象指标进行特征分析，但在更专业的气温预测中，更多的气象指标应该被纳入考虑。这包括但不限于能见度、云量、降水量等因素，这些指标能够提供更全面、更准确的气象信息，从而增强模型对气温变化的预测能力。通过引入更多的气象指标，我们能够更全面地理解气象系统的复杂性，为提高气温预测的准确性和可靠性提供更深入的基础和支持。（2）在模型评估中，仅使用了平均绝对误差和均方根误差这两个指标。然而，为了获得更全面的评估，应该考虑添加均方误差和决定系数等指标。均方误差提供了对误差的更精细度量，而决定系数则可以评估模型对数据方差的解释能力。通过结合这些指标，可以更全面地评估模型的性能，并为进一步优化和改进提供更准确的指导。参考文献付天宝,苏通,刘莹莹,赵文娜,谢赟,于秋丽,李琦.河北省日均气温对手足口病发病的影响[J].中国国境卫生检疫杂志,2023,46(04):306-312.韩闯,程传龙,李春雨,等.气温日较差对淄博市冠心病入院人数的短期影响[J].山东大学学报(医学版),2023,61(04):111-118.聂峰英.大数据资源技术服务协同研究——以气象数据为例[J].信息化研究,2016,42(01):6-11.梁龙跃,何香,刘波.天气预测及其衍生品定价研究——基于气温日度数据的实证分析[J].价格理论与实践.2023.07.192鞠琴,吴金雨,王兴平等.机器学习算法在气候模式降水和气温集成中的应用[J/OL].水资源保护:1-14[2023-12-05].马司周.基于深度学习的多序列气温预测研究[D].甘肃:兰州理工大学,2022.RuNi,HuanCao.SentimentAnalysisbasedonGloVeandLSTM-GRU[A]第三十九届中国控制会议论文集（7）[C].中国自动化学会控制理论专业委员会（TechnicalCommitteeonControlTheory,ChineseAssociationofAutomation）、中国自动化学会（ChineseAssociationofAutomation）、中国系统工程学会（SystemsEngineeringSocietyofChina),中国自动化学会控制理论专业委员会,2020:6..丁仕风,李费旭,韩森,等.基于LSTM-GRU模型的船体结构应力预测分析[J].中国造船,2023,64(05):146-158.张敏敏.基于深度学习的气温预测研究[D].河北经贸大学,2023.刘丹秀.基于随机森林和长短期记忆神经网络的气温预测研究[D].安徽建筑大学,2022.田