绘制真实值和预测值 plt.title("LSTM model") x=[i for i in range(len(true_y))] plt.plot(x,pred_y,marker="o",markersize=1,label="pred_y") plt.plot(x,true_y,marker="x",markersize=1,label="true_y") plt.legend() plt.show()以上数据集和代码请关注我的同《科学最Top》,回复“代码...
近年来,由于深度学习技术的出现,基于神经网络的天气预测模型得到了广泛应用。本文重点研究基于LSTM神经网络的预测天气模型,其原理和实现方法。 一、 LSTMRNN 算法简介 前馈神经网络(feed-forward neural network)是一种最常见的神经网络,同时也是深度学习技术的核心。但是,前馈神经网络只能做一些带有固定输入和输出的问题,...
long short term memory,即我们所称呼的LSTM,是为了解决长期以来问题而专门设计出来的,所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中,这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构,例如一个tanh层。 LSTM 同样是这样的结构,但是重复的模块拥有一个不同的结构。不同于单一神经网络层,这里是有四个,以一...
lstm网络得到预测的多种气象要素值作为后半部分dnn网络的输入,dnn的网络权值使用训练完成的模型参数,将训练后的两个网络连接构成lstm ‑ dnn网络后,可基于当时气象要素推测未来天气情况。本发明将lstm ‑ dnn网络模型应用于气象领域,提高预测速度且有不错的准确率,实现天气的实时预测。 6.本发明以深度神经网络和长...
基于LSTM-DNN网络模型的实时天气预测算法专利信息由爱企查专利频道提供,基于LSTM-DNN网络模型的实时天气预测算法说明:本发明公开了一种基于LSTM‑DNN(长短期记忆网络‑深度神经网络)网络模型的实时天气预测算法...专利查询请上爱企查
(LSTM)对时间特征进行提取,将特征融合后用于预测各个城市的沙尘天气.与GCN,LSTM,时空因果卷积神经网络(STCN)模型相比,文中提出的GCN-LSTM模型的准确率分别提高6%,8%,2%,且其接收者操作特征曲线(ROC),ROC曲线下的面积(AUC),精确度-召回度曲线(P-R)评价指标表现更优.文中研究为沙尘天气发生采取防范措施,减少...