针对气象预测内容繁多且影响因素多样的问题,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)的气象预测方法.方法能够对繁杂的气象数据进行自动预处理,提取相应的特征信息.通过神经网络的前向训练、长短时记忆反馈学习,经过多隐藏层地自主训练,对能见度、温度、露点、风速、风向以及压力气象信息实现准确预测.通过实验以及与经典机器学习预测方法的比较,验证了本文方法在气象预测中的有效性,进一步提升了气象预测的准确性,各项预测值的均方检验误差平均值为0.35.
气象预测 深度学习 神经网络 长短时记忆