基于时空序列的CNN-GRU气温预测模型

摘要： 针对传统气温预测方法在面对多维度样本时模型收敛速率低、模型拟合程度差等问题，提出一种基于卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的组合预测模型。首先，使用CNN对原始样本数据进行降维，提取样本中各特征向量之间的隐含关系；其次，通过GRU网络学习降维后的样本数据的特征动态变化趋势与规律来实现气温预测。通过德国耶拿马克斯普朗克生物地球化学研究所气象站的气象观测数据验证所提模型... （共6页）