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基于LSTM神经网络的山东秋冬季能见度客观预报技术研究
编号：199
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更新：2022-07-04 11:20:20 浏览：215次
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报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）
报告时间：暂无持续时间
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摘要
采用近5年山东省秋冬季能见度变化相关性最强的8个地面站观测要素作为训练集对长短期记忆（LSTM）神经网络进行训练，待损失函数收敛并测试通过后，将欧洲中心（EC）模式预报数据输入，得到相同预报时次的能见度产品。方法将观测数据、模式数据与神经网络结合运用，得到运算EC模式数据的算法模型，充分发挥了神经网络的非线性拟合能力，挖掘了EC模式数据的应用潜力，提供了长预报时次的能见度产品。
关键词
LSTM，神经网络，能见度预报，机器学习
报告人
魏海文
山东省气象台稿件作者
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重要日期
-
会议日期
07月27日
2022
至07月28日
2022
-
06月30日 2022
初稿截稿日期
-
07月19日 2022
注册截止日期
主办单位
中国气象学会
联系方式
- Ms. 王金凤
- wj******@cms1924.org
历届会议
-
2021年11月06日 中国 长沙市
中国气象学会气象青年科技交流会暨2021年青年科学家论坛 -
2017年11月01日 中国 东城区
中国气象学会2017年青年科学家论坛
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