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lstm神经网络在极端天气事件预测中的潜力与挑战

摘要

伴随着计算机技术的迅猛发展，深度学习开启了人工智能新时代。以深度学习为代

表，伴随其在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域取得的突破性进展，新技术

创新带来的不仅是挑战，同时也给气象预测技术的发展带来了机遇。

课题针对气象温度进行时间序列建模，通过分析国内外研究现状及对时间序列预测

模型的研究与对比，提出了改进深度学习框架来进行温度时间序列预测的思路。考虑到

普通神经网络中出现的气象参数被认为是彼此独立，时序关系一般不被考虑的缺点，在

对气象预测模型的构建中，提出了通过滑动时间窗手段改造，让普通神经网络也能学习

到历史时序特征。实验表明，在深度前馈网络中加入时序特征的天气预报模型，效果要

明显优于不考虑时序的模型。更进一步，针对实验中暴露出的前馈神经网络预报)隹确率

随着预报时间增长快速下降的问题，提出了通过改造循环神经网络(RNN)进行气温预测

的方法，并采用专门解决普通循环神经网络长时依赖问题的长短时记忆网络(LONG

SHORT-TERMMEMEORY,LSTM)来构建气温预测模型。本文在分析了循环神经网络、

LSTM网络，结合气温预测实验模型中出现的过拟合、梯度消失与梯度爆炸等一系列问

题，提出使用ReLU激活函数以及加入正则化手段改进等策略，通过优化后的气温预测

模型都较以往有更好的收敛效果。

在实验中，还包含了对气象数据集的转换、清洗、特征提取等工作。在平台应用方

面，将实验搬到谷歌的深度学习框架TensorFlow中进行，使用GPU直接参与并行运算，

为尝试复杂深度模型实验提供了可能。同时为验证模型的效果。

本文提出基于LSTM深度学习技术在精细化气温预测的应用研究，解决了一系列深

度学习技术在气象预测上的具体实现与运用问题，创新了LSTM多步气温预测时序分析

方法，拓展天气预报手段。

关键词：深度学习；时间序列；循环神经网络；长时记忆网络

目录

1绪论3

2相关技术4

2.1引言

2.2经典时间序列预测方法

2.2.1时间序列的概念

2.2.2气温时间序列预测技术和方法6

2.2.3循环神经网络8

2.2.4LSTM神经网络8

2.3数据处理一般流程10

2.4其它时间序列预测模型11

2.深度学习11

2..1深度学习概念11

2..2深度学习流程12

2..3损失函数定义13

2.6本章小节14

3基于LSTM的气象预测模型构建1

3.1数据处理1

3.2LSTM气温预测模型构建20

4.LSTM模型实验结果与分析24

4.1模型环境搭建23

4.2模型效果评估指标2

4.3LSTM模型实验结果与分析26

4.4滑动时间窗改进31

4.本章小结32

总结与展望33

.1总结3

.2展望3

参考文献3

1绪论

天气现象与人类的生产生活、社会经济、军事活动等方方面面都密切相关[1]o天气

直接影响着每个生物体的健康，天气可以使人们心情变坏，增加上下班的时间，极端低

温可以导致人体热量丢失，可能导致保暖装备不好的人致命，对于中老年人，幼小儿童

天气交替变化容易诱发感冒，即使身体健康的人群，极度炎热或是寒冷也可能导致疾病

或是受伤；天气在国家经济生活方面也影响巨大⑶。一场意外的龙卷风或飓风能够造成

生命危害和重大财产损失。据美国国家气候数据中心报告，2012年间，美国有超过11

次重大气象灾害使该国共造成超过1100亿美元经济损失(彭鹏飞，邱俊宏,2022)。在交通

运输方面恶劣天气会导致运输延误，轻微的毛毛雨就可以使视线产生障碍诱发交通事故,

从中可以看出一些端倪运输部门的报告显示，24%的汽车事故是因为天气原因；天气直

接或间接地参入军事。比如预先知道某战区的气候，以及可能到来的大雨大热大风等危

险，就可以为制定作战行动提供有力指导(徐嘉宁，王铭凯,2023)。天气预报能为组织最

有效率的军事活动提供至关重要的保障，军事需求在很大程度上直接推动着天气预测技

术的发展。

在国外，Maqsoo