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基于深度学习的气象预报模型研究综述
目录
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3文献综述范围与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
深度学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1深度学习概念与原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2常见深度学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.3深度学习在气象领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
气象数据与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1气象数据类型与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.2数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.3数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
基于深度学习的气象预报模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.1.1CNN原理简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.1.2CNN在气象预报中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.1.3案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.2循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.2.1RNN原理简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.2.2RNN在气象预报中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.2.3案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.3长短时记忆网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.3.1LSTM原理简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.3.2LSTM在气象预报中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.3.3案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.4自注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
4.4.1自注意力机制原理简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
4.4.2自注意力机制在气象预报中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.4.3案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
模型评估与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
5.1模型评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
5.1.1准确率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
5.1.2召回率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
5.2模型优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
5.2.1超参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
5.2.2网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
5.2.3数据增强策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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