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基于LSTM-DNN网络模型的实时天气预测算法

基本信息

申请号	CN202110628314.6	申请日	-
公开（公告）号	CN113095443A	公开（公告）日	2021-07-09
申请公布号	CN113095443A	申请公布日	2021-07-09
分类号	G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G01W1/10（2006.01）I	分类	计算；推算；计数;
发明人	孙莉;吴慧东;丁莎;张国和;郑培清	申请（专利权）人	江苏思远集成电路与智能技术研究院有限公司
代理机构	常州盛鑫专利代理事务所（普通合伙）	代理人	刘燕芝
地址	213164江苏省常州市武进区常武中路18号常州科教城江南现代工业研究院5楼
法律状态	-

摘要

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，主要应用于推测未来天气情况。所示算法分为两个网络，分别是：深度神经网络和长短期记忆网络。深度神经网络根据多种气象要素以当时天气情况，对输入数据进行人工分类，搭建根据天气要素推测天气情况的深度全连接网络来对其进行分类。LSTM网络通过对输入数据进行归一化、向量化处理，从而预测出未来时间段内多种气象要素的变化值。将LSTM网络的输出作为已经训练完成的DNN网络的输入，连接两个网络构成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，提供一种可实现的实时天气情况预测方法。