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基于改进麻雀算法的PCC-DBN-LSTM气温预测模型
被引量：
1
1
作者
王冬萌
文斌
+3 位作者
李晓燕
徐越
刘书慧
付世军
《成都信息工程大学学报》
2024年第5期527-533,共7页
气温预测是气象学中的一个重要研究领域。随着气象精准化发展,迫切需要提升气温预测的精准度。为解决传统气温预测算法效果不佳,并且对于多个站点气象数据时空特征提取能力不足,提出一种基于改进麻雀算法优化的皮尔逊积矩相关系数(PCC)...
气温预测是气象学中的一个重要研究领域。随着气象精准化发展,迫切需要提升气温预测的精准度。为解决传统气温预测算法效果不佳,并且对于多个站点气象数据时空特征提取能力不足,提出一种基于改进麻雀算法优化的皮尔逊积矩相关系数(PCC)-深度置信网络(DBN)-长短时记忆网络(LSTM)的气温预测模型。首先利用Pearson相关系数对众多的气象参数进行选择,DBN网络对输入的多站点气象数据特征进行提取和降维,LSTM对提取的特征进行建模和预测。由于模型初始化参数众多,提出改进麻雀算法优化DBN-LSTM网络参数,提高模型的预测精度和稳定性。实验表明:所提模型的RMSE为0.527,精度高于单一模型和同类模型。
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关键词
气温预测
皮尔逊积矩相关系数
深度置信网络
改进麻雀算法
长短时记忆网络
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职称材料
题名
基于改进麻雀算法的PCC-DBN-LSTM气温预测模型
被引量：
1
1
作者
王冬萌
文斌
李晓燕
徐越
刘书慧
付世军
机构
成都信息工程大学通信工程学院
山西省霍州市气象局
四川省南充市
气象
局
出处
《成都信息工程大学学报》
2024年第5期527-533,共7页
基金
四川省科学技术厅重点研发资助项目(2023YFN0051)。
文摘
气温预测是气象学中的一个重要研究领域。随着气象精准化发展,迫切需要提升气温预测的精准度。为解决传统气温预测算法效果不佳,并且对于多个站点气象数据时空特征提取能力不足,提出一种基于改进麻雀算法优化的皮尔逊积矩相关系数(PCC)-深度置信网络(DBN)-长短时记忆网络(LSTM)的气温预测模型。首先利用Pearson相关系数对众多的气象参数进行选择,DBN网络对输入的多站点气象数据特征进行提取和降维,LSTM对提取的特征进行建模和预测。由于模型初始化参数众多,提出改进麻雀算法优化DBN-LSTM网络参数,提高模型的预测精度和稳定性。实验表明:所提模型的RMSE为0.527,精度高于单一模型和同类模型。
关键词
气温预测
皮尔逊积矩相关系数
深度置信网络
改进麻雀算法
长短时记忆网络
Keywords
temperature prediction
pearson product-moment correlation coefficient
deep confidence network
improving the sparrow algorithm
long short-term memory network
分类号
TP389.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于改进麻雀算法的PCC-DBN-LSTM气温预测模型
王冬萌
文斌
李晓燕
徐越
刘书慧
付世军
《成都信息工程大学学报》
2024
1
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