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基于深度学习的次季节气温预测模型优化研究

目录

基于深度学习的次季节气温预测模型优化研究（1）．．．．．．．．．．．．．．3

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1气温预测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2当前研究现状及问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

预测目标设定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.1数据来源与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.2深度学习模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.3训练策略与优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.1训练集与测试集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.2模型评估标准与计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

结果展示与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.1模型性能对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.2特征重要性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

创新点与改进措施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

6.1新颖算法或模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

6.2参数调整与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.3应用场景扩展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

主要结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

7.2对未来研究方向的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

基于深度学习的次季节气温预测模型优化研究（2）．．．．．．．．．．．．．27

一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

1.1气候变化与次季节气温预测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

1.2深度学习在气象预测领域的应用现状及前景．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

二、数据收集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.1数据来源及选择依据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.2数据预处理与特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.3数据集划分与模型输入设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

三、深度学习模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.1模型架构设计与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.1.1神经网络类型选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.1.2模型层数及神经元数量设定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.2模型参数优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.3损失函数与激活函数选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

四、次季节气温预测模型建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.1基于深度学习的预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．