摘要
本发明公开了一种多站融合的城市气象精准预测方法,在同一个网络中训练多个城市气象,获取不同的时序特征,包括以下步骤;步骤一:数据收集,获取气象数据;步骤二:对气象数据进行预处理,删除异常值,使用线性插值填补空缺值,及关键指标提取;步骤三:建立基于GRU和滑动窗口的气象预测模型;以此用来预测各站的城市降雨量和降雨持续时间。本发明具有时序建模能力强,计算效率高的特点。
技术关键词
精准预测方法
气象
GRU模型
滑动窗口
网络
时序特征
能见度
累积分布函数
数据
指标
误差函数
露点温度
多分支
相对湿度
参数
天气
基础
气压
站点
系统为您推荐了相关专利信息
骨架动作识别方法
辅助训练方法
节点
卷积网络模型
多层感知机
船舶
船用发动机
异常检测方法
分类器参数
深度神经网络
多层前馈神经网络
工商业建筑
温度控制方法
能耗预测模型
制冷制热
故障诊断模型
多通道
多尺度卷积神经网络
信号
通道注意力机制