X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(scaled_features,labels,test_size=0.2,random_state=42) 二、构建深度学习模型 接下来,我们使用TensorFlow和Keras构建一个长短期记忆网络(LSTM),这种网络特别适合处理时间序列数据,如天气数据。以下是模型构建的示例代码: 代码语言:python 代码运行次数:2 复制 Clo...
通过将这些特征输入模型,模型可以分析其模式并预测未来可能的极端天气情况。 深度学习在极端天气预测中的优势: 自动特征学习:深度学习模型能从大量数据中自动提取重要的特征,而不需要人工设计特征。 多维数据处理:天气数据通常是多维的(时空、气象变量),深度学习模型可以有效地处理这种多维数据。 预测准确性高:经过充分训...
模型采用CNN+LSTM在系统设计方面,本研究首先使用了一套完整的架构,包括数据采集、预处理、模型构建、训练和推理等环节。在这个架构下,本研究明确定义了各个模块的功能和相互关系,确保了系统的整体稳定性和可扩展性。同时,本研究还针对雾霾天气预测的特点和需求,进行了
华盛顿大学大气科学系教授 Dale Durran 介绍了一种突破性的深度学习模型,该模型结合了大气和海洋数据来设定新的气候和天气预报准确性标准。 在此NVIDIA GTC 2024 会议中,Durran 介绍了一些技术,这些技术可以减少对传统参数化的依赖,使模型能够绕过天气预报中常见的许多近似值。HEALPix 网格(从天文学中借鉴的网格)通过...
MetNet-2 对天气的 12 小时预测,面临的一个大的挑战是要在输入图像中获取尽可能多的空间背景。假设云层移动速度为 60 千米/时,为了提前 12 小时捕获大气的时间动态,深度学习模型需要 60 x 12 = 720 公里的全方位空间背景。 MetNet-2 在输入端每个方向所包含的背景面积是 MetNet 的 4 倍。为能够处理如此大的...
文章开发了基于数值天气预报(NWP)数据的强对流天气(SCW)深度学习目标预测解决方案,包括短时大雨(HR)、冰雹、对流阵风(CG)和雷暴。文章首先建立训练数据集:五年的恶劣天气观测被用来标记NCEP最终(FNL)分析数据,然后为每种天气选择大量标记样本进行模型训练。模型中,当地的温度、压力、湿度和1000hpa到200hPa的风,以及几...
其中,天气预测是一个需要精确预测的领域,对各行各业都有着重要的意义。本文将以深度学习算法实现天气预测为主题,探究其原理和实现方法。 一、深度学习算法介绍 深度学习算法是机器学习的一种,通俗来说,就是利用神经网络对大量数据进行学习和训练,从而实现智能推理和预测。相比传统机器学习算法,深度学习算法具有更强的...
NWP和深度学习融入物理知识在预测天气方面有一些区别。 NWP是基于物理定律和数学方程构建的数值模型。它使用大气物理学、流体动力学和热力学等领域的物理知识来描述大气和地球系统的行为。NWP模型通过对物理过程进行建模和求解来预测天气变量的演变。这些模型需要对大气系统的初始状态和边界条件进行准确的观测和数据输入。
我们发现由于天气模式的相对位置在他们的进化起到关键作用,使用更先进的深度学习方法跟踪特性的相对位置提高了准确性和也更健壮的时候我们没有大量的数据训练,”Hassanzadeh说。 有趣的是,模式匹配是人们在二战之前和期间开始进行天气预测的方式。在那个时代,人们仅仅触及了今天可能发生的事情的表面。甚至将一个方程积分...
一、基于深度学习的天气预测技术现状 目前,基于深度学习的天气预测技术已经开始应用于实践。比如,Google曾经联合美国国家海洋和大气管理局(NOAA)使用深度学习技术进行短期天气预测,取得了很好的效果。此外,IBM和AccuWeather也分别采用深度学习技术进行天气预测。 基于深度学习的天气预测技术相比传统方法,有一些优点。首先,深度...