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第１４卷第５期智能计算机与应用２０２４年５月
Ｖｏｌ．１４Ｎｏ．５ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＭａｙ２０２４
－
唐远志，陈清乐，周园，等．基于改进的ＢｉＬＳＴＭ网络能见度预测研究［Ｊ］．智能计算机与应用，２０２４，１４（５）：２４１２４６．ＤＯＩ：
－
１０．２０１６９／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９５２１６３．２４０５３４
基于改进的ＢｉＬＳＴＭ网络能见度预测研究
１２３１３４
唐远志，陈清乐，周园，苏静文，李丽，廖波
（１贵州省气象台，贵阳５５０００２；２贵州新气象科技有限责任公司，贵阳５５０００２；３贵州省习水县气象局，贵州遵义５６４５００；
４贵州省气象服务中心，贵阳５５０００２）
摘要：能见度对人们日常生活、生产方面的影响越来越大，因此实现对能见度的精确预测就显得尤为重要。近年来很多研
究者利用人工智能技术对能见度进行预测，但都聚焦于逐小时数据、精细化程度较低。为了提升能见度预测的精度，本文提
出了ＩＭ＿ＢｉＬＳＴＭ＿Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ网络。一方面，获取大量的逐分钟气象的数据，并计算Ｓｐｅａｒｍａｎ相关系数，衡量其与能见度的相
关性；另一方面，引入稀疏注意力机制对ＢｉＬＳＴＭ网络进行改进，进而选择性地关注时间序列中的重要信息以减少注意力分
散和噪声数据干扰，提高了能见度预测的精度。通过在数据集上的实验结果表明，ＩＭ＿ＢｉＬＳＴＭ＿Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ在逐分钟能见度预
测问题上效果更优。
关键词：能见度预测；气象因子；稀疏注意力；ＩＭ＿ＢｉＬＳＴＭ＿Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ
－－－
中图分类号：ＴＰ３９１；Ｐ４５７文献标志码：Ａ文章编号：２０９５２１６３（２０２４）０５０２４１０６
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＢｉＬＳＴＭｎｅｔｗｏｒｋ
１２３１３４
ＴＡＮＧＹｕａｎｚｈｉ，ＣＨＥＮＱｉｎｇｌｅ，ＺＨＯＵＹｕａｎ，ＳＵＪｉｎｇｗｅｎ，ＬＩＬｉ，ＬＩＡＯＢｏ
（１ＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＯｂｓｅｒｖａｔｏｒｙｏｆＧｕｉｚｈｏｕＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｇｕｉｙａｎｇ５５０００２，Ｃｈｉｎａ；２ＧｕｉｚｈｏｕＮｅｗＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｃｏ．，Ｌｔｄ．，Ｇｕｉｙａｎｇ５５０００２，Ｃｈｉｎａ；３ＸｉｓｈｕｉＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＢｕｒｅａｕ，Ｚｕｎｙｉ５６４５００，Ｇｕｉｚｈｏｕ，Ｃｈｉｎａ；
４ＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｅｒｖｉｃｅＣｅｎｔｅｒｏｆＧｕｉｚｈｏｕＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｇｕｉｙａｎｇ５５０００２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｖｉｓｉｂｉｌｉｔ
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