摘要
提出基于采集和处理吉林市气象数据,并结合深度学习算法优势的短时强降水预测模型设计方案。该模型采用多层神经网络结构,经过特征选择与优化后,在预测准确性和性能方面优于传统方法。实验结果表明,该模型有效提升了预警系统的可靠性,为进一步优化预测精度提供了方向。研究成果为吉林市短时强降水预警提供了技术支持,也为气象领域的深度学习应用提供了参考。
出处
《科技与创新》
2025年第14期119-121,125,共4页
Science and Technology & Innovation
作者简介
徐驰(1990-),男,汉族,吉林吉林人,本科,工程师,研究方向为短时天气预报、短期天气预报、短期气候预测。
