基于GRU网络的气象要素预测算法

传统的气象要素预测算法无法适应大量增加的数据量,而且它们大部分都是基于单一气象要素的历史数据预测其未来时刻,未考虑要素之间的相关性对预测的帮助。因此,利用具有强大学习能力的深度网络门控循环单元(GRU)网络处理大量气象数据,综合考虑气象要素之间的相关性,由多项相关的气象要素的历史数据预测未来时刻的多项气象要素,提出一种基于双GRU网络的多项气象要素预测算法。为验证所提算法的性能,选取中国气象数据网(http://data.cma.cn)2018年南京市8项相关的基本气象要素数据作为输入,然后对3项要素进行预测。实验结果表明,不仅在预测精度上还是在训练所需时间上,提出算法均优于现有一些基于深度学习的算法,能够比较准确的对多项气象要素进行预测。

特殊天气条件下高空观测处理分析

文章研究了特殊天气条件下高空观测数据的处理和分析方法,探讨了气象参数的计算和分析技术,提出了基于高空观测数据的气象要素预测和评估方法。通过对实验数据的分析和比较,得出了一些有意义的结论,并对未来的研究方向和展望进行了讨论。