CNN-LSTM最新数据表明,自20世纪初以来,温室效应不断加剧,导致全球平均气温上升约1.4℃,极端高温天气严重影响了人们的生活,生产和健康.因此,对全球气温进行预测具有重要意义,本文根据气温时间序列构建ARIMA自回归时间序列预测模型和深度卷积长短期记忆网络模型(CNN-LSTM)对未来20年的全球年平均气温进行预测.为了对比CNN-...
CNN可以有效地从输入数据中提取这些空间特征,帮助模型理解地区间的关联性。 接着,LSTM模型通过循环神经网络架构处理输入数据的时间序列特征。气温具有很强的时序性,在相邻时间点上存在一定的关联性。LSTM通过引入记忆单元和遗忘门等机制,可以有效地处理和记忆时间序列信息,从而更准确地预测未来气温。 在CNN-LSTM模型中,...
基于ARIMA模型和CNN-LSTM组合模型的 全球气温预测分析＊ 严 迅，铁承城，鄢 薇，何杰艳，管春春，吕井明 （贵州理工学院，贵州 贵阳 550000）摘 要：全球气温预测研究对于国家环境健康状况评价、环境问题分析和预防污染物浓度管理具有重大价值。为有效提升温度预报准确率，首次引入了ARIMA （自回归移动平均模型）...
基于SARIMA和CNN-GRU组合模型的电力负荷预测.pdf,摘要 摘要 随着碳排放量的持续增高与生态环境的日益恶化,越来越多的国家开始推 进以太阳能和风力为代表的可再生能源发电的研究与开发。随着可再生能源发 电在电力系统总装机容量中的占比不断提高,电源侧风力和太阳能发电
我们将这个集成模型称为MPA-CNN-LSTM。首先,我们使用海洋捕食算法来优化CNN的参数。然后,我们将优化后的CNN作为LSTM的输入,以进一步提高预测的准确性。通过这种方式,我们可以充分利用海洋捕食算法、卷积神经网络和长短记忆网络的优势,从而实现更准确的风电功率预测。
【摘要】全球气温预测研究对于国家环境健康状况评价、环境问题分析和预防污染物浓度管理具有重大价值。为有效提升温度预报准确率,首次引入了ARIMA(自回归移动平均模型)模型进行温度预测,而后又给出了一个基于卷积层神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)相结合的温度...