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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
ID：199
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2022-07-04 11:20:20 Hits：533
墙报交流
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Abstract
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。
Keywords
LSTM，神经网络，能见度预报，机器学习
Speaker
魏海文
山东省气象台Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
Jul 27
2022
toJul 28
2022
-
Jun 30 2022
Draft paper submission deadline
-
Jul 19 2022
Registration deadline
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