一种基于深度学习的降雨量预测方法

本发明公开了一种基于深度学习的降雨量预测方法，涉及深度学习和气象监测技术领域，获取各个气象站的气象数据和实际降雨量，形成数据集；对数据集中的数据进行预处理，将预处理后的数据集作为样本集；构建降雨量预测模型，模型包括LSTM层、由湿度阈值引导的Attention机制和全连接层；利用样本集对降雨量预测模型进行训练，降雨量预测模型的输入为气象数据，输出为预测降雨量；采集近期一段时间内的气象数据并进行预处理，将预处理后的气象数据输入训练好的降雨量预测模型，得到未来的预测降雨量。本发明提升预测精度。