[发明专利]基于LSTM-DNN网络模型的实时天气预测算法在审
| 申请号： | 202110628314.6 | 申请日： | 2021-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN113095443A | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 孙莉;吴慧东;丁莎;张国和;郑培清 | 申请（专利权）人： | 江苏思远集成电路与智能技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01W1/10 |
| 代理公司： | 常州盛鑫专利代理事务所(普通合伙) 32459 | 代理人： | 刘燕芝 |
| 地址： | 213164 江苏省常州市武进区*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM‑DNN（长短期记忆网络‑深度神经网络）网络模型的实时天气预测算法，主要应用于推测未来天气情况。所示算法分为两个网络，分别是：深度神经网络和长短期记忆网络。深度神经网络根据多种气象要素以当时天气情况，对输入数据进行人工分类，搭建根据天气要素推测天气情况的深度全连接网络来对其进行分类。LSTM网络通过对输入数据进行归一化、向量化处理，从而预测出未来时间段内多种气象要素的变化值。将LSTM网络的输出作为已经训练完成的DNN网络的输入，连接两个网络构成LSTM‑DNN网络后，可基于当时气象要素推测未来天气情况。本发明将LSTM‑DNN网络模型应用于气象领域，提供一种可实现的实时天气情况预测方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lstm dnn 网络 模型 实时 天气 预测 算法 | ||
【主权项】：
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