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-...
基于CNN-LSTM和气象要素关联的气温时空预测基于CNN-LSTM和气象要素关联的气温时空预测 近年来,随着气候变化和全球气温上升的问题日益引起关注,准确的气温预测变得尤为重要。气温的时空预测是气象预测领域的一个关键问题,对于农业、能源、水资源管理等领域具有重要意义。传统的气温预测模型主要依赖于统计方法和气象观测数据,...
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）...
在风电预测中,CNN可以用来学习风速、风向、气温等多个输入变量与风电功率之间的复杂关系。 然后,我们将介绍长短记忆网络(LSTM)。LSTM是一种递归神经网络,它可以处理和预测序列数据。与传统的循环神经网络相比,LSTM具有更好的记忆能力和长期依赖建模能力。在风电预测中,LSTM可以用来学习风电功率的时间序列模式,以提高预测...
为了更好地实现日前优化调度,首先对风光发电进行预测。考虑到海上环境因素对风光出力影响较大,利用随机森林方法对历史气象数据和新能源出力数据进行处理,将处理后的数据用于CNN-Bi-LSTM预测模型的构建。其次,在提升系统运行经济性的基础上,增加改善系统可再生能源消纳率的目标,并在系统约束条件中加入淡水约束,建立完备的...